(57)【要約】【課題】  質問文に対する事例回答文を精度よく探索する。【解決手段】  談話単位候補生成手段２０１は、質問文に対して形態素解析および構文解析を行い談話単位の候補を生成する。談話単位抽出手段２０２は、記憶手段３０１に蓄えられている談話単位抽出ルールを談話単位候補に対して適用し、質問文からの談話単位抽出を行う。事例データ登録手段２０３は、質問文事例から抽出された特定談話単位をその質問文、回答文と共に記憶手段３０２に登録する。事例質問回答文データ検索手段２０４は、新規質問文に対して特定談話単位ごとに、その談話タイプと同一の談話タイプの特定談話単位を持つ事例質問回答文を、記憶手段３０２から検索する。質問文間照合手段２０５は、検索された事例質問回答文の質問文と新規質問文との類似度に基づいて、質問文同士が類似の内容に関する質問文であるかどうかを判定する。【選択図】図１
2006244262.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め事例質問文に対して形態素解析および構文解析を行った後、構文構造のうち文または節の構造に基づいて談話単位候補を生成するステップと、
構文解析の結果から、前記談話単位候補および前記談話単位候補の表層表現に対し、構文的・意味的属性を抽出して付与するステップと、
前記談話単位候補に対して前記構文的・意味的属性についての一致条件を特定談話単位の談話タイプごとに記述した談話単位抽出ルールを適用し、談話タイプごとに前記事例質問文からの特定談話単位の抽出を行うステップと、
抽出された前記特定談話単位を前記事例質問文自身と共にデータベースに質問回答事例として記憶するステップと、
新規質問文が入力された際にも、前記事例質問文と同様にして前記新規質問文に対する特定談話単位を抽出するステップと、
前記新規質問文に対する特定談話単位の談話タイプと同一の談話タイプの特定談話単位を持つ質問回答事例を前記データベースから検索するステップと、
検索した前記質問回答事例中の事例質問文と前記新規質問文との間で談話タイプが一致する特定談話単位間の類似度に基づいて前記事例質問文が前記新規質問文と類似であると判断するステップと、
を含むことを特徴とする質問回答検索方法。
【請求項２】
請求項１に記載の質問回答検索方法において、
予め事例質問文中から抽出すべき特定談話単位の抽出箇所情報および談話タイプを学習用データとして入力し、形態素解析および構文解析を行った後、構文構造のうち文または節の構造に基づいて談話単位候補を生成し、また構文解析の結果より、各談話単位候補に対する構文的・意味的属性を抽出して入力し、談話タイプを出力する特定談話単位抽出モデルを学習するステップと、
談話タイプごとに質問文からの特定談話単位の抽出を行う際には、前記特定談話単位抽出モデルを適用して談話単位候補から各談話タイプの特定談話単位を抽出することを特徴とする質問回答検索方法。
【請求項３】
請求項１に記載の質問回答検索方法において、
事例質問文および新規質問文から特定談話単位の抽出を行った後、複数の特定談話単位を談話タイプに基づいて同一質問内容に関する最小単位となるような談話ブロックへの纏め上げルールである談話スキームを適用して談話ブロックへの纏め上げを行うステップを含み、
新規質問文と事例質問文との類似度の計算においては、談話ブロックごとに新規質問文と事例質問文で談話タイプが一致する特定談話単位間の類似度に基づいて、事例質問文と新規質問文の談話ブロックが類似であることを判断することを特徴とする質問回答検索方法。
【請求項４】
請求項１に記載の質問回答検索方法において、
事例質問文と新規質問文の特定談話単位の照合を行う際、同一の談話タイプの特定談話単位間の類似度と、さらに特定談話単位変形ルールを介してマッピングされる異なる談話タイプ間の特定談話単位間の類似度とによって事例質問文と新規質問文の類似度を判断することを特徴とする質問回答検索方法。
【請求項５】
請求項１に記載の質問回答検索方法において、
質問文に対する回答として期待されている回答内容に関する分類である回答タイプを推定するステップを含み、
事例質問文と新規質問文の類似度を判断する際に、該質問文に対する質問タイプ、前記回答タイプの一致を特定談話単位間の前記構文的・意味的属性に基づく類似度と共に、事例質問文と新規質問文との類似度の判断に用いることを特徴とする質問回答検索方法。
【請求項６】
請求項５に記載の質問回答検索方法において、
あらかじめ事例質問文とともにその回答文事例も対でデータベースに記憶しておき、前記回答タイプと事例質問文に対する事例回答文の内容との一致度を考慮することを特徴とする質問回答検索方法。
【請求項７】
請求項１に記載の質問回答検索方法において、
質問文から談話単位候補を生成し、その中から特定談話単位を抽出する際に、談話単位候補に指示代名詞もしくは省略が含まれておりかつ指示代名詞もしくは省略の先行詞が特定談話単位外に存在する場合、照応詞や省略の先行詞による置換や補完を行うか、あるいは対象の談話単位候補と先行詞を内包するより大きな談話単位候補を代わりに特定談話単位として抽出することにより、省略要素や照応関係を補完した特定談話単位に基づいて質問文と質問事例との照合を行うことを特徴とする質問回答検索方法。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一に記載の質問回答検索方法において、事例質問文と新規質問文の特定談話単位の照合を行う際、各特定談話単位に対する構文的・意味的属性である質問事例の述部の文スタイル、テンス・アスペクト情報、ヘッド用言の意味分類、さらにヘッド用言が格要素として、主語、目的語、名詞句のいずれかを持つ場合にそれらの格要素に属する全ての形態素の表層、原型、品詞、意味分類、および格要素のヘッドかどうかの別の一致に基づいて前記類似度を求めることを特徴とする質問回答検索方法。
【請求項９】
質問文に対して形態素解析および構文解析を行った後、構文構造のうち文または節の構造に基づいて談話単位の候補を生成する談話単位候補生成手段と、
前記談話単位候補および前記談話単位候補の表層表現に対し、構文的・意味的属性を抽出して付与し、前記構文的・意味的属性についての一致条件によって談話タイプごとに談話単位候補から談話単位の抽出を判断するためのルールを記述した談話単位抽出ルールを格納する談話単位抽出ルール記憶手段と、
談話単位候補に対して前記談話単位抽出ルールを適用し、談話タイプごとに質問文から談話単位の抽出を行う談話単位抽出手段と、
前記談話単位抽出手段において質問文事例から抽出された特定談話単位を質問文および質問文に対する回答文と共に質問回答文事例データとして質問回答文事例データ記憶手段に登録する事例データ登録手段と、
前記質問回答文事例データ登録手段によって登録される前記質問回答文事例データを記憶する質問回答文事例データ記憶手段と、
前記入力装置から入力される新規質問文に対して前記特定談話単位抽出手段において抽出される各特定談話単位ごとに、前記新規質問文の談話タイプと同一の談話タイプの特定談話単位を持つ質問回答文事例を、前記質問回答文事例データ記憶手段に記憶された前記質問回答文事例データの中から検索する質問回答文事例データ検索手段と、
検索された質問回答文事例の質問文と新規質問文との特定談話単位における類似度に基づいて、質問文同士が類似の内容に関する質問文であるかどうかを判定する質問文間照合手段と、
を備えることを特徴とする質問回答検索システム。
【請求項１０】
質問文中から抽出すべき談話タイプが与えられた質問文を学習データとして特定談話単位抽出モデルを学習して特定談話単位抽出モデルを獲得する特定談話単位抽出モデル獲得手段と、
前記特定談話単位抽出モデルを記憶する特定談話単位抽出モデル記憶手段とを、
さらに備え、
前記特定談話単位抽出手段は、前記談話単位候補生成手段で生成された各談話単位候補に対し、前記特定談話単位抽出モデル記憶手段に記憶されている特定談話単位抽出モデルを適用し、談話タイプごとの特定談話単位を抽出することを特徴とする請求項９記載の質問回答検索システム。
【請求項１１】
質問文から抽出された特定談話単位に対し、談話スキームを適用して特定談話単位を談話ブロックに纏め上げる談話ブロック認定手段と、
談話スキームを格納する談話スキーム記憶手段と、
質問文と事例質問文との特定談話単位の照合において談話ブロック単位での照合を行う質問事例照合手段とを
さらに備え、
質問文中に複数の質問項目が含まれる場合にはそれぞれの質問項目に対して個別に談話ブロックを作成し、質問文と事例との照合において前記談話ブロックごとに照合することを特徴とする請求項９記載の質問回答検索システム。
【請求項１２】
質問文と質問事例の特定談話単位の照合を行う際に、各談話タイプごとの特定談話タイプ変形ルールを用いて対応付けられる談話タイプも照合対象とする特定談話単位照合手段と、
異なる談話タイプの特定談話単位が文脈によって同じ質問文の意図や内容を表す場合に同一の談話タイプと判別する特定談話単位変形ルールを蓄積する特定談話単位変形ルール格納手段とを
さらに備え、
対応する特定談話単位が照合する質問文と質問事例は関連すると判断することを特徴とする請求項９記載の質問回答検索システム。
【請求項１３】
質問文から質問内容や要求内容に関する質問タイプを判断し、さらに期待している回答タイプを推定する質問・回答タイプ推定手段と、
質問文と質問事例との間で質問タイプ、回答タイプの照合を行う質問・回答タイプ照合手段とを
さらに備え、
質問文と質問事例の質問タイプおよび回答タイプの前記照合結果により両者の一致を判断することを特徴とする請求項９記載の質問回答検索システム。
【請求項１４】
質問文から質問内容や要求内容に関するタイプを判断し、さらに期待している回答タイプを推定する質問・回答タイプ推定手段と、
質問文から推定された回答タイプに該当する箇所が該質問文に対する回答文中に存在するかどうかを判別する質問回答間対応付け手段と、
質問事例と質問事例の質問に対する回答事例を対で蓄積する質問回答事例記憶手段とを
さらに備え、
質問文に対し、質問・回答タイプの推定を行い、質問・回答タイプが一致する質問事例を検索し、さらに質問文から推定された回答タイプに該当する箇所が、質問・回答タイプが一致する質問事例に対する回答事例中に存在するかどうかを判別し、存在する場合に質問に対する回答が含まれる回答事例として判断することを特徴とする請求項９記載の質問回答検索システム。
【請求項１５】
前記談話単位候補生成手段によって生成された特定談話単位に含まれる照応関係を認定し、特定談話単位中に指示代名詞もしくは省略が含まれておりかつ指示代名詞もしくは省略の先行詞が該特定談話単位外に存在する場合に照応詞を先行詞に置き換え、省略を先行詞によって補う照応解析処理手段をさらに備え、
質問文から抽出された特定談話単位が前記照応解析処理手段によって指示代名詞および省略要素が補完された場合は補完結果に基づいて特定談話単位の事例との照合を行い、指示代名詞もしくは省略要素が補完されずに残った場合は、特定談話単位を内包する談話単位を代替の特定談話単位として事例との照合を行うことを特徴とする請求項９記載の質問回答検索システム。
【請求項１６】
請求項１０〜１５のいずれか一に記載の質問回答検索システムにおいて、事例質問文と新規質問文の特定談話単位の照合を行う際、各特定談話単位に対する構文的・意味的属性である質問事例の述部の文スタイル、テンス・アスペクト情報、ヘッド用言の意味分類、さらにヘッド用言が格要素として、主語、目的語、名詞句のいずれかを持つ場合にそれらの格要素に属する全ての形態素の表層、原型、品詞、意味分類、および格要素のヘッドかどうかの別の一致に基づいて前記類似度を求めることを特徴とする質問回答検索システム。
【請求項１７】
質問回答検索システムを構成するコンピュータに、
予め事例質問文に対して形態素解析および構文解析を行った後、構文構造のうち文または節の構造に基づいて談話単位候補を生成する処理と、
構文解析の結果から、前記談話単位候補および前記談話単位候補の表層表現に対し、構文的・意味的属性を抽出して付与する処理と、
前記談話単位候補に対して前記構文的・意味的属性についての一致条件を特定談話単位の談話タイプごとに記述した談話単位抽出ルールを適用し、談話タイプごとに前記事例質問文からの特定談話単位の抽出を行う処理と、
抽出された前記特定談話単位を前記事例質問文自身と共にデータベースに質問回答事例として記憶する処理と、
新規質問文が入力された際にも、前記事例質問文と同様にして前記新規質問文に対する特定談話単位を抽出する処理と、
前記新規質問文に対する特定談話単位の談話タイプと同一の談話タイプの特定談話単位を持つ質問回答事例を前記データベースから検索する処理と、
検索した前記質問回答事例中の事例質問文と前記新規質問文との間で談話タイプが一致する特定談話単位間の類似度に基づいて前記事例質問文が前記新規質問文と類似であると判断する処理と、
を実行させるプログラム。
【請求項１８】
請求項１７に記載のプログラムにおいて、
予め事例質問文中から抽出すべき特定談話単位の抽出箇所情報および談話タイプを学習用データとして入力し、形態素解析および構文解析を行った後、構文構造のうち文または節の構造に基づいて談話単位候補を生成し、また構文解析の結果より、各談話単位候補に対する構文的・意味的属性を抽出して入力し、談話タイプを出力する特定談話単位抽出モデルを学習する処理をさらに実行させ、
談話タイプごとに質問文からの特定談話単位の抽出を行う際には、前記特定談話単位抽出モデルを適用して談話単位候補から各談話タイプの特定談話単位を抽出することを特徴とするプログラム。
【請求項１９】
請求項１７に記載のプログラムにおいて、
事例質問文および新規質問文から特定談話単位の抽出を行った後、複数の特定談話単位を談話タイプに基づいて同一質問内容に関する最小単位となるような談話ブロックへの纏め上げルールである談話スキームを適用して談話ブロックへの纏め上げを行う処理をさらに実行させ、
新規質問文と事例質問文との類似度の計算においては、談話ブロックごとに新規質問文と事例質問文で談話タイプが一致する特定談話単位間の類似度に基づいて、事例質問文と新規質問文の談話ブロックが類似であることを判断することを特徴とするプログラム。
【請求項２０】
請求項１７に記載のプログラムにおいて、
事例質問文と新規質問文の特定談話単位の照合を行う際、同一の談話タイプの特定談話単位間の類似度と、さらに特定談話単位変形ルールを介してマッピングされる異なる談話タイプ間の特定談話単位間の類似度とによって事例質問文と新規質問文の類似度を判断することを特徴とするプログラム。
【請求項２１】
請求項１７に記載のプログラムにおいて、
質問文に対する回答として期待されている回答内容に関する分類である回答タイプを推定する処理を実行させ、
事例質問文と新規質問文の類似度を判断する際に、該質問文に対する質問タイプ、前記回答タイプの一致を特定談話単位間の前記構文的・意味的属性に基づく類似度と共に、事例質問文と新規質問文との類似度の判断に用いることを特徴とするプログラム。
【請求項２２】
請求項２１に記載のプログラムにおいて、
あらかじめ事例質問文とともにその回答文事例も対でデータベースに記憶しておき、前記回答タイプと事例質問文に対する事例回答文の内容との一致度を考慮することを特徴とするプログラム。
【請求項２３】
請求項１７に記載のプログラムにおいて、
質問文から談話単位候補を生成し、その中から特定談話単位を抽出する際に、談話単位候補に指示代名詞もしくは省略が含まれておりかつ指示代名詞もしくは省略の先行詞が特定談話単位外に存在する場合、照応詞や省略の先行詞による置換や補完を行うか、あるいは対象の談話単位候補と先行詞を内包するより大きな談話単位候補を代わりに特定談話単位として抽出することにより、省略要素や照応関係を補完した特定談話単位に基づいて質問文と質問事例との照合を行うことを特徴とするプログラム。
【請求項２４】
請求項１７〜２３のいずれか一に記載のプログラムにおいて、
事例質問文と新規質問文の特定談話単位の照合を行う際、各特定談話単位に対する構文的・意味的属性である質問事例の述部の文スタイル、テンス・アスペクト情報、ヘッド用言の意味分類、さらにヘッド用言が格要素として、主語、目的語、名詞句のいずれかを持つ場合にそれらの格要素に属する全ての形態素の表層、原型、品詞、意味分類、および格要素のヘッドかどうかの別の一致に基づいて前記類似度を求めることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、質問回答検索システム、方法およびプログラムに関し、特に質問者からの問い合わせに対して回答者が回答する際、参考となる事例回答文を検索するシステム、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの普及に伴い、製品やサービスなどに関する顧客からの電子メールでの問い合わせが増大している。このような問い合わせに対してオペレータが回答する際、参考となる事例回答文を適切に検索できることが業務効率化の上で望ましい。
【０００３】
このような質問に対する回答事例の検索システムの例が、従来からいくつか知られている。例えば特許文献１には、過去の質問と同じ質問がされた場合、過去の質問に対する回答を用いて自動応答する自動応答装置が開示されている。この装置は、質問項目の文主体から検索語を抽出して検索語で類似質問を検索し、類似度を計算する。そして、類似質問検索で得られた事例の類似度に基づいて、自動回答、修正回答を判別し、複数の問合せ事項を含む問合せを内容分割手段によって分割し、個別に処理する。その上で、問合せ元に回答の正誤を判定させるものである。
【０００４】
また、特許文献２には、過去の質問と同じ質問がされた場合、過去の質問に対する回答を用いて自動応答する質問回答装置が開示されている。この装置は、質問要素のタイプを予め定め、質問要素を抽出する表層パタンを用いて質問要素を抽出し、質問要素に含まれる自立語を検索語とし、質問事例を検索するものである。抽出された質問要素部分のみから検索語を柚出し、検索を行うことにより、関連質問事例の検索精度が特許文献１の装置に比べて改善されている。また、質問要素の抽出パタンを予め作り込み、質問者には正しい回答のみを提示する点で特許文献１の装置に対し優れる。
【０００５】
さらに、関連する技術として、特許文献３には、アンケートに記述された自由文中の、意見、感想、背景、質問、要求、状況説明、苦情などに該当する感性表現を、テキストから自動抽出する表現抽出装置が開示されている。この装置は、入力文の構文構造から、用言節とその連用節を抽出し、その中で感性表現と判断されるものを抽出する。そして、用言の分類、シソーラス、感性表現の分類、用言節＋連用節の感性表現としての尤度といった感性表現の判断知識を、ユーザ入力によって獲得するものである。大量の文書からの感性表現の自動抽出が可能であって、アンケートの分析などに向いた方法である。
【０００６】
従来の装置、例えば特許文献２の質問回答装置では、以下のように動作する。すなわち、質問回答事例格納手段は、予め事例を読み込み、事例質問文と事例回答文とに分割し、質問事例を書式解析し、操作・状態・質問に相当する記述を抽出し、抽出された記述を標準的な表現に変換し、質問事例を質問に関する談話タイプに分類し、回答事例と共に質問回答事例記憶手段に格納しておく。抽出ルール記憶手段は、「操作」、「状態」、「質問」などの予め決められた談話タイプごとの特定談話単位を文から抽出するための特定談話単位のスロットと文末表現の表層で表現された抽出ルールを格納しておく。
【０００７】
質問抽出手段は、電子メールなどにより質問者から送信されてくる質問文と、抽出ルール記憶手段に格納された抽出ルールの文末表現の表層とを照合し、ルールと表層が一致した場合に特定談話単位のスロットに対応する質問文部分を特定談話単位として抽出する。事例検索手段は、質問抽出手段により抽出された質問に関する特定談話単位を検索キーにして事例質問回答文記憶手段を検索し、談話タイプの一致する事例質問文を回答提示手段に出力する。回答文提示手段は、検索された質問事例に対応する回答事例を事例質問回答文記憶手段から読み出し質問者に提示する。
【０００８】
【特許文献１】特開２００２−１３２６６１号公報
【特許文献２】特開２００２−２７８９７７号公報
【特許文献３】特開２００４−６２４４８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来技術の第１の問題点は、質問文からの特定談話単位の抽出精度が低いということである。その理由は、質問文から談話タイプごとの特定談話単位を抽出する手がかりとして文末表現を用いる方法の原理的限界による。具体的には、例えば「＜質問＞、教えてください。」という抽出ルール（特許文献２の図６参照）は、「どうしたらよいのか、教えてください。」という質問文に対しては、「どうしたらよいのか（対処方法）」を談話タイプ「質問」として正しく抽出するが、談話タイプ「質問」ではない「お手数をおかけしますが、教えてください。」という質問文に対しても、「お手数をおかけしますが」を談話タイプ「質問」と誤認して抽出してしまうためである。
【００１０】
第２の問題点は、抽出ルールの作成に膨大なコストを要するということである。その理由は、質問文から談話タイプごとに特定談話単位を抽出する手がかりとして文末表現を用いるため、不特定多数の質問者による問い合わせから特定談話単位を漏れなく抽出するためには、組み合わせ的な数でバリエーションが生じる文末表現を網羅する必要が生じ、大量の抽出ルールを記述しなければならないためである。
【００１１】
第３の問題点は、一つの質問中に複数の質問事項が含まれている場合に事例の検索が適切に行われない場合があるということである。その理由は、質問中に複数の質問事項が含まれる場合、どの質問事項の特定談話単位かを区別しないで抽出する方法のため、検索時に異なる質問事項の特定談話単位を組み合わせて事例質問文を検索することになり、いずれの質問事項とも無関係な事例を誤って検索する可能性が高いためである。
【００１２】
第４の問題点は、質問と内容が一致する質問事例が検索によって得られない場合があるということである。その理由は、検索条件として質問と質問事例の特定談話単位の文字列一致を用いる場合（特許文献２の方法）には、わずかな表現の違いによって特定談話単位は不一致となるためである。例えば、質問から抽出される談話タイプ「操作」の特定談話単位が「住所変更」であり、質問事例から抽出される同一談話タイプの特定談話単位が「住所の変更」であるとき、両者は同じ内容を表すにもかかわらず不一致となってしまう。また検索条件として質問と質問事例の特定談話単位のキーワードの一致を用いる場合には、トピックが同じ場合には出現キーワードの傾向が似るため、質問の内容が異なる場合にも事例質問文が類似していると誤って判断される可能性があるからである。
【００１３】
第５の問題点は、質問文が省略や照応関係（照応とは代名詞や省略されたものが何を指し示すかを推定すること）を含んでいる場合、特定談話単位が抽出されることにより元の意味内容が損なわれる場合があるということである。その理由は、特定談話単位（談話とは連続する複数の文）を抽出する際に、抽出によって省略や照応関係が失われるかどうかを考慮していないためであり、このような談話単位による類似文事例の検索では、データベース中に適切な関連事例が存在していてもこれを適切に検索できないといった問題が生じうるからである。
【００１４】
本発明の目的は、質問文から各談話タイプごとの特定談話単位を高い精度で抽出することができる質問回答検索システム、方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
前記目的を達成する本発明の一つのアスペクトに係る質問回答検索方法は、予め事例質問文に対して形態素解析および構文解析を行った後、構文構造のうち文または節の構造に基づいて談話単位候補を生成するステップと、構文解析の結果から、談話単位候補および談話単位候補の表層表現に対し、構文的・意味的属性を抽出して付与するステップと、談話単位候補に対して構文的・意味的属性についての一致条件を特定談話単位の談話タイプごとに記述した談話単位抽出ルールを適用し、談話タイプごとに事例質問文からの特定談話単位の抽出を行うステップと、抽出された特定談話単位を事例質問文自身と共にデータベースに質問回答事例として記憶するステップと、を含む。また、新規質問文が入力された際にも、事例質問文と同様にして新規質問文に対する特定談話単位を抽出するステップと、新規質問文に対する特定談話単位の談話タイプと同一の談話タイプの特定談話単位を持つ質問回答事例をデータベースから検索するステップと、検索した質問回答事例中の事例質問文と新規質問文との間で談話タイプが一致する特定談話単位間の類似度に基づいて事例質問文が新規質問文と類似であると判断するステップと、を含む。
【００１６】
本発明の一つのアスペクトに係る質問回答検索システムは、質問文に対して形態素解析および構文解析を行った後、構文構造のうち文または節の構造に基づいて談話単位の候補を生成する談話単位候補生成手段と、談話単位候補および談話単位候補の表層表現に対する構文的・意味的属性を抽出して付与し、構文的・意味的属性についての一致条件によって談話タイプごとに談話単位候補から談話単位の抽出を判断するためのルールを記述した談話単位抽出ルールを格納する談話単位抽出ルール記憶手段と、談話単位候補に対して談話単位抽出ルールを適用し、談話タイプごとに質問文から談話単位の抽出を行う談話単位抽出手段と、談話単位抽出手段において事例質問文から抽出された特定談話単位を質問文および質問文に対する回答文と共に事例質問回答文データとして事例質問回答文データ記憶手段に登録する事例データ登録手段と、事例質問回答文データ登録手段によって登録される事例質問回答文データを記憶する事例質問回答文データ記憶手段と、を備える。また、入力装置から入力される新規質問文に対して特定談話単位抽出手段において抽出される各特定談話単位ごとに、新規質問文の談話タイプと同一の談話タイプの特定談話単位を持つ事例質問回答文を、事例質問回答文データ記憶手段に記憶された事例質問回答文データの中から検索する事例質問回答文データ検索手段と、検索された事例質問回答文の質問文と新規質問文との特定談話単位における類似度に基づいて、質問文同士が類似の内容に関する質問文であるかどうかを判定する質問文間照合手段と、を備える。
【００１７】
本発明の一つのアスペクトに係るプログラムは、質問回答検索システムを構成するコンピュータに、予め事例質問文に対して形態素解析および構文解析を行った後、構文構造のうち文または節の構造に基づいて談話単位候補を生成する処理と、構文解析の結果から、談話単位候補および談話単位候補の表層表現に対し、構文的・意味的属性を抽出して付与する処理と、談話単位候補に対して構文的・意味的属性についての一致条件を特定談話単位の談話タイプごとに記述した談話単位抽出ルールを適用し、談話タイプごとに事例質問文からの特定談話単位の抽出を行う処理と、抽出された特定談話単位を事例質問文自身と共にデータベースに質問回答事例として記憶する処理と、新規質問文が入力された際にも、事例質問文と同様にして新規質問文に対する特定談話単位を抽出する処理と、新規質問文に対する特定談話単位の談話タイプと同一の談話タイプの特定談話単位を持つ質問回答事例をデータベースから検索する処理と、検索した質問回答事例中の事例質問文と新規質問文との間で談話タイプが一致する特定談話単位間の類似度に基づいて事例質問文が新規質問文と類似であると判断する処理と、を実行させる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、構文解析結果から木構造をなす談話単位の候補を生成しておき、構文的、意味的な属性に基づいた抽出ルールを用いて質問文の意図や要求などに関連した談話単位を全て抽出して事例の検索を行う。したがって、質問文から各談話タイプごとの特定談話単位を高い精度で抽出することができ、新規な質問文に対する適切な回答文を検索することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
まず始めに主要な用語について説明しておく。
【００２０】
「談話単位」：談話は、書き手（話し手）が読み手（聞き手）に情報を伝達すること、または情報伝達によって目的を達成することを動機として構成する複数の文（発話）のことである。「談話単位」は、ここでは、このような談話を構成する、伝達内容の最小単位に対応した文もしくは文の部分であって、一つ以上の述部とその修飾要素を内包する単位とする。
【００２１】
「談話単位の述部の文スタイル」：文スタイルとは、ここでは文が平叙文、命令文、疑問文のいずれであるという文の属性を指す。文スタイルは文の述部の用言によって与えられる。例えば述部の末尾に終助詞「か」がある場合はこの述部によって文スタイルは「疑問」となる。同様に、談話単位も述部を持ち、文の場合と同様、この述部によって決定される文スタイルがある。この文スタイルを指して、「談話単位の述部の文スタイル」と記述している。
【００２２】
「ヘッド用言」：「ヘッド」とは、主語、述語、目的語、名詞句において、それぞれの句を構成する複数の形態素（単語）のうち、その全体の意味を決定付けるのに中心的な役割を果たしている形態素のことを指している。述部を構成する用言の中で、述部の意味を決定付ける役割を果たしている用言のことを指して、「ヘッド用言」と記述しており、「ヘッド用言の意味分類」とはこの用言の意味分類のことを指している。「意味分類」は、形態素の持つ意味に基づいて、意味分類の体系（シソーラス、意味分類辞書など）から割り振られた分類体系上の分類名のことを指す。
【００２３】
「ヘッド用言の格要素ごとの形態素」：「ヘッド用言」とは、前述のように、述部の意味を決定付けるのに中心的な役割を果たしている用言のことを指しており、この「用言の格要素」とは、この用言に対する格要素（が格、を格、に格、などの格を伴って用言に係っている句）である主語、目的語、名詞句を指す。「ヘッド用言の格要素ごとの形態素」とは、ヘッド用言のそれぞれの格要素を構成している形態素のことを指している。
【００２４】
「（形態素の）表層」：「表層」とは、形態素の文中におけるそのままの形態（表層）での文字列をさす。
【００２５】
「（形態素の）原型」：「原型」とは、「表層」に対して、活用を除いた形態での文字列をさす。
【００２６】
「（形態素の）意味分類」：「意味分類」は、形態素の持つ意味に基づいて、意味分類の体系（シソーラス、意味分類辞書など）から割り振られた分類体系上の分類名のことを指す。
【００２７】
「格要素のヘッド」：格要素とは、が格、を格、に格、などの格を伴って用言に係っている句である主語、目的語、名詞句を指す。「ヘッド」とは、前述のように、主語、述語、目的語、名詞句において、それぞれの句を構成する複数の形態素（単語）のうち、その全体の意味を決定付けるのに中心的な役割を果たしている形態素のことを指している。
【００２８】
「属性」：談話単位候補が特定談話単位に該当するか判断する際に重要な観点（判断材料）になる複数の特徴を談話単位候補から抽出し、これを一括して属性と呼んでいる。具体的には、各談話単位の候補に対して、形態素解析および構文解析により、述部の文スタイル、ヘッド用言の意味分類、さらにヘッド用言の格要素に属する全ての形態素の表層、代表表記、品詞、意味分類、および格要素のヘッドである形態素へのフラグ、を各談話単位候補の特徴量として出力する。この出力される特徴量を属性という。これらは、形態素解析および構文解析から得られる結果であり、特に談話単位の談話タイプを主に決定する述部と、述部に係って談話単位の意味内容を形成する重要な要素である、この述部に対する主語、目的語、名詞句に関する構文的、意味的な情報から構成されている。これらの情報（特徴量）を抽出し、抽出ルールと照合することにより、談話単位候補が談話タイプと意味内容の観点から特定談話単位、すなわち、質問文の中で書き手が伝えたい意味内容を構成している談話の中でも、質問や要求など、意味内容を伝えるうえで最も重要な役割を担っている談話単位、としての特徴を備えているかどうかを判断する。
【００２９】
［第１の実施形態］
本発明の第１の実施形態に係る質問回答検索システムは、質問文に対して形態素解析および構文解析を行った後、構文構造のうち文または節の構造に基づいて談話単位の候補を生成する談話単位候補生成部と、談話タイプごとに談話単位候補から談話単位の抽出を判断するための抽出ルールを、談話単位の述部の文スタイル（平叙、命令、疑問）、テンス・アスペクト（現在、過去、未来、進行、完了）、ヘッド用言の意味分類、さらにヘッド用言が格要素として、主語、目的語、名詞句のいずれかを持つ場合にそれらの格要素に属する全ての形態素の表層、原型、品詞、意味分類、および格要素のヘッドかどうかの別、の談話単位に対する構文的・意味的属性についての一致条件の組み合わせによって記述し、これを格納する談話単位抽出ルール記憶部と、談話単位候補に対してこのような談話単位抽出ルールを適用し、談話タイプごとに質問文からの談話単位抽出を行う談話単位抽出部とを備える。そして、談話タイプの抽出単位を抽出ルールによって一意に決定するのではなく、構文解析結果から木構造をなす談話単位の候補として生成しておき、この候補のそれぞれに対し、構文的、意味的な特徴に基づいて記述された抽出ルールを適用し、抽出する談話単位を決定し、これを談話タイプとして抽出するよう動作する。
【００３０】
以上のように動作することで、談話タイプのより高精度な抽出と、より記述力の高い抽出ルールによる効果的な網羅を可能とする。したがって、質問文から各談話タイプごとの特定談話単位を高い精度で抽出することができる。また、抽出ルールの作成を容易に行うことができる。
【００３１】
さらに、特定談話単位の照合において、この構文意味情報の各素性の一致に基づいて特定談話単位が照合するかどうかを判断する特定談話単位照合部を備え、特定談話単位から抽出される構文意味情報に基づいて特定談話単位の照合を行うよう動作する。
【００３２】
また、質問回答検索システムは、特定談話単位同士が構文的、意味的な観点で一致しているかどうかを照合することにより、質問文における要求回答の内容が、事例質問回答文の回答内容と整合した質問事例を検索する。
【００３３】
次に、本発明の第１の実施形態に係る質問回答検索システムについて図面を参照してより詳細に説明する。図１を参照すると、本発明の第１の実施形態に係る質問回答検索システムは、入力装置１００と、プログラム制御によって動作して質問回答検索処理を機能させるデータ処理装置２００ａと、記憶装置３００ａと、出力装置４００とから構成されている。
【００３４】
データ処理装置２００ａは、談話単位候補生成部２０１と、特定談話単位抽出部２０２と、事例データ登録部２０３と、事例質問回答文データ検索部２０４と、質問文間照合部２０５とを含む。記憶装置３００ａは、特定談話単位抽出ルール記憶部３０１と、事例質問回答文データ記憶部３０２とを含む。
【００３５】
談話単位候補生成部２０１は、入力装置１００から入力される新規質問文もしくは事例質問文に対し、入力された文字列を意味を持ち得る最小の単位（形態素）に分割する形態素解析処理、および単語同士の位置関係から名詞、動詞、目的語等の文法的関係を同定する構文解析処理を行う。その後、構文構造のうち文または節の構造に基づいて談話単位の候補を生成して特定談話単位抽出部２０２に出力する。また、構文解析処理の結果から、各談話単位候補に対する構文的、意味的な情報を属性として抽出する。
【００３６】
特定談話単位抽出部２０２は、談話単位候補生成部２０１から入力される各談話単位候補に対して、特定談話単位抽出ルール記憶部３０１に記憶されている特定談話単位抽出ルールを適用して質問文から各談話タイプごとの特定談話単位を抽出し、事例データ登録部２０３に出力する。
【００３７】
事例データ登録部２０３は、特定談話単位抽出部２０２において事例質問文から抽出された特定談話単位をその質問文および質問文に対する回答文と共に事例質問回答文データ記憶部３０２に登録する。
【００３８】
事例質問回答文データ検索部２０４は、入力装置１００から入力される新規質問文に対して特定談話単位抽出部２０２において抽出された特定談話単位を入力する。そして、入力した各特定談話単位ごとに、特定談話単位の談話タイプと同一の談話タイプの特定談話単位を持つ事例質問回答文を、事例質問回答文データ記憶部３０２に記憶された事例質問回答文データの中から検索し、検索結果を質問文間照合部２０５に出力する。
【００３９】
質問文間照合部２０５は、検索された事例質問回答文の質問文と新規質問文との特定談話単位における、同一談話タイプの特定談話単位の割合や、同一談話タイプの特定談話単位間での類似度に基づいて、質問文同士が類似の内容に関する質問文であるかどうかを判定する。類似すると判断した事例質問回答文を出力装置４００に出力する。
【００４０】
特定談話単位抽出ルール記憶部３０１は、特定談話単位ごとに談話単位の述部の文スタイル、テンス・アスペクト、ヘッド用言の意味分類、ヘッド用言の格要素ごとの形態素の表層、原型、品詞、意味分類、および格要素のヘッドを特徴量とし、この特徴量の値に関する条件によって談話単位候補が各談話タイプの特定談話単位であるかどうかを判断するためのルールを記述したものを、特定談話単位抽出ルールとして記憶する。
【００４１】
事例質問回答文データ記憶部３０２は、事例質問回答文データ登録部２０３によって登録される特定談話単位とその事例質問回答文を記憶する。
【００４２】
次に、図１及び図２のフローチャートを参照してシステムの全体の動作について詳細に説明する。まず、事例質問回答文データの入力（図２のステップＡ１）から登録（図２のステップＡ４）までの動作を説明する。
【００４３】
入力装置１００より事例質問回答文データが入力される。入力される事例質問回答文データは、質問文とそれに対する回答文が対となっている（図２のステップＡ１）。
【００４４】
入力された事例質問回答文データの質問文に対し、談話単位候補生成部２０１において形態素解析および構文解析が行われた後、構文構造のうち文または節の構造に基づいて談話単位の候補が生成される。形態素解析および構文解析の結果から、各談話単位の候補の述部の文スタイル、テンス・アスペクト、ヘッド用言の意味分類、ヘッド用言の格要素ごとの形態素の表層、原型、品詞、意味分類、および格要素のヘッドを特徴量として出力する（図２のステップＡ２）。
【００４５】
特定談話単位抽出部２０２では、談話単位候補生成部２０１で生成された各談話単位候補に対し、特定談話単位抽出ルール記憶部３０１に記憶されている特定談話単位抽出ルールを適用し、談話タイプごとの特定談話単位を抽出する。（図２のステップＡ３）。
【００４６】
事例データ登録部２０３では、特定談話単位抽出部２０２で抽出された特定談話単位を事例質問回答文データの質問文およびその回答文と共に、事例質問回答文データ記憶部３０２に登録する（図２のステップＡ４）。
【００４７】
次に、新規質問文の入力（図２のステップＡ５）から類似事例質問回答文の出力（図２のステップＡ１０）までの動作を説明する。
【００４８】
新規質問文を入力装置１００より入力する（図２のステップＡ５）。
【００４９】
談話単位候補生成部２０１では、新規質問文に対してステップＡ２と同様の処理により談話単位の候補を生成し、各談話単位の候補に対する特徴量を求める（図２のステップＡ６）。
【００５０】
特定談話単位抽出部２０２では、談話単位候補生成部２０１において新規質問文から生成された各談話単位候補に対し、ステップＡ３と同様の処理により特定談話単位を談話タイプごとに抽出する（図２のステップＡ７）。
【００５１】
事例質問回答文データ検索部２０４では、特定談話単位抽出部２０２において新規質問文から抽出された各特定談話単位と同一の談話タイプの特定談話単位を含む事例質問回答文を、事例質問回答文データ記憶部３０２に記憶された事例質問回答文データから検索する（図２のステップＡ８）。
【００５２】
質問文間照合部２０５では、事例質問回答文データ検索部２０４において検索された各事例質問回答文について、その質問文と新規質問文との類似度を、双方の特定談話単位における談話タイプの一致の割合や、談話タイプが同一の特定談話単位同士の類似度に基づいて計算し、一定値以上の事例質問回答文を類似事例質問回答文と判定する（図２のステップＡ９）。
【００５３】
質問文間照合部２０５において、類似事例質問回答文と判定された事例質問回答文を出力装置４００に出力する（図２のステップＡ１０）。
【００５４】
以上のような質問回答検索システムによれば、特定談話単位を一意に抽出するのではなく、構文解析結果から木構造をなす談話単位の候補を生成しておき、構文的、意味的な特徴に基づいた記述力の高い抽出ルールを用いて質問文の意図や要求などに関連した談話単位を全て抽出し、これに基づいて事例の検索を行う。したがって、質問文から各談話タイプごとの特定談話単位を高い精度で抽出することができ、さらに抽出ルールの作成を容易に行うことができる。
【００５５】
［第２の実施形態］
本発明の第２の実施形態に係る質問回答検索システムは、各談話単位候補の述部の文スタイル（平叙、命令、疑問）、テンス・アスペクト（現在、過去、未来、進行、完了）、ヘッド用言の意味分類、さらにヘッド用言が格要素として、主語、目的語、名詞句のいずれかを持つ場合にそれらの格要素に属する全ての形態素の表層、原型、品詞、意味分類、および格要素のヘッドかどうかの別をその談話単位の特徴量とし、この特徴量を入力として各談話タイプの特定談話単位かどうかの判別を行う特定談話単位抽出モデルを用いて抽出を行う談話単位抽出部と、質問文中から抽出すべき談話タイプが与えられた質問文を学習データとして特定談話単位抽出モデルを機械的に学習する特定談話単位抽出モデル獲得部とを備える。そして、人手によって特定談話単位抽出ルールを記述しなくても機械的な学習によって特定談話単位抽出モデルを獲得するよう動作する。
【００５６】
次に、本発明の第２の実施形態に係る質問回答検索システムについて図面を参照してより詳細に説明する。図３を参照すると、本発明の第２の実施形態に係る質問回答検索システムは、入力装置１００と、プログラム制御によって動作して質問回答検索処理を機能させるデータ処理装置２００ｂと、記憶装置３００ｂと、出力装置４００とから構成されている。
【００５７】
データ処理装置２００ｂは、談話単位候補生成部２０１ａと、特定談話単位抽出部２０２ａと、事例データ登録部２０３と、事例質問回答文データ検索部２０４と、質問文間照合部２０５と、特定談話単位抽出モデル獲得部２０６とを含む。記憶装置３００ｂは、事例質問回答文データ記憶部３０２と、特定談話単位抽出モデル記憶部３０３とを含む。なお、図３において、事例データ登録部２０３、事例質問回答文データ検索部２０４、質問文間照合部２０５、事例質問回答文データ記憶部３０２は、図１で説明した同一の符号のものと同じであるので、その説明を省略する。
【００５８】
談話単位候補生成部２０１ａは、入力装置１００より入力される新規質問文もしくは事例質問文に対して形態素解析処理および構文解析処理を行った後、構文構造のうち文または節の構造に基づいて談話単位の候補を生成し、また構文解析処理の結果から、各談話単位候補に対する構文的、意味的な情報を特徴量として抽出する。
【００５９】
特定談話単位抽出部２０２ａは、談話単位候補生成部２０１ａで生成された談話単位候補に対して、特定談話単位抽出モデル記憶部３０３に記憶されている特定談話単位抽出モデルを適用し、質問文から各談話タイプごとの特定談話単位を抽出して事例データ登録部２０３に出力する。
【００６０】
特定談話単位抽出モデル獲得部２０６は、入力装置１００から、事例質問回答文と、さらにその中から抽出すべき特定談話単位が入力されたとき、これを学習データとして各談話タイプの特定談話単位を抽出するモデルの学習を行う。学習の結果、獲得した特定談話単位抽出モデルを特定談話単位抽出モデル記憶部３０３に記憶させる。
【００６１】
特定談話単位抽出モデル記憶部３０３は、特定談話単位ごとに談話単位の述部の文スタイル、テンス・アスペクト、ヘッド用言の意味分類、ヘッド用言の格要素ごとの形態素の表層、原型、品詞、意味分類、および格要素のヘッドを特徴量とし、この特徴量を入力して談話単位候補が各談話タイプの特定談話単位であるかどうかを判断するためのモデルを、特定談話単位抽出モデルとして記憶する。
【００６２】
次に、図３及び図４のフローチャートを参照してシステムの動作について詳細に説明する。なお、図４において、ステップＡ１、Ａ２、Ａ４〜Ａ６、Ａ８〜Ａ１０は、図２の同一の符号と同一の処理を行うので、その説明を省略する。
【００６３】
ステップＡ２に続いて、特定談話単位抽出モデルの学習を行う場合は、正解データ入力（図４のステップＢ１）から特定談話単位抽出モデルの記憶（図４のステップＢ４）までの動作に進み、既に特定談話単位抽出モデル記憶部３０３に特定談話単位抽出モデルが記憶されていて新たなモデルの学習を行わない場合は特定談話単位の抽出（図４のステップＢ５）に進む。
【００６４】
特定談話単位抽出モデルの学習を行う場合、既に入力した事例質問回答文データ（図４のステップＡ１）の質問文に含まれる各談話タイプごとの特定談話単位を正解データとして入力装置１００より入力する（図４のステップＢ１）。
【００６５】
入力された特定談話単位の正解を、談話単位候補生成部２０１ａによって生成された談話単位候補と照合し、抽出箇所が最も近い談話単位候補を改めて特定談話単位の正解とし、その談話タイプを入力された正解の談話タイプとする（図４のステップＢ２）。
【００６６】
特定談話単位抽出モデル獲得部２０６では、事例質問回答文の質問文と特定談話単位の正解から作成された、各談話単位候補およびその特徴量、そこから各談話タイプごとに抽出すべき特定談話単位を学習データとして特定談話単位抽出モデルの学習を行う。特定談話単位抽出モデルは、各談話単位候補の特徴量を入力して、その候補が各談話タイプの特定談話単位に該当するかどうかの判定を出力するものであり、学習の結果、ある談話タイプの特定談話単位に該当する談話単位候補の特徴量が入力された場合に、その談話タイプの特定談話単位に該当すると判断するような特定談話単位抽出モデルを獲得する（図４のステップＢ３）。
【００６７】
特定談話単位抽出モデル獲得部２０６によって獲得された特定談話単位抽出モデルを特定談話単位抽出モデル記憶部３０３に記憶する（図４のステップＢ４）。
【００６８】
特定談話単位抽出部２０２では、談話単位候補生成部２０１で生成された各談話単位候補に対し、特定談話単位抽出モデル記憶部３０３に記憶されている特定談話単位抽出モデルを適用し、談話タイプごとの特定談話単位を抽出する（図４のステップＢ５）。この後、ステップＡ４に進む。
【００６９】
ステップＡ６に続いて、特定談話単位抽出部２０２では、談話単位候補生成部２０１において新規質問文から生成された各談話単位候補に対し、ステップＢ５と同様の処理により特定談話単位を談話タイプごとに抽出する（図４のステップＢ６）。
【００７０】
ステップＢ６に続いて、ステップＡ８〜Ａ１０が実行され、類似事例質問回答文と判定された事例質問回答文が出力装置４００から出力される。
【００７１】
以上のような質問回答検索システムによれば、学習データからの機械的な学習によって質問文の意図や要求などに関連した談話単位を抽出するモデルを獲得する。すなわち、人手による特定談話単位ルール記述の負担を学習データからの機械的な学習によって軽減する。したがって、抽出のための知識作成を容易に行うことができ、人手による特定談話単位抽出ルール記述の負担を軽減し、抽出ルールの作成を容易に行うことができる。
【００７２】
［第３の実施形態］
本発明の第３の実施形態に係る質問回答検索システムは、質問文から抽出された特定談話単位に対し、談話スキームを適用して特定談話単位を談話ブロックに纏め上げる談話ブロック認定部と、談話スキームを格納する談話スキーム記憶部と、質問文と事例質問文特定談話単位に関する照合において質問文単位ではなく談話ブロック単位での照合を行う質問事例照合部とを備える。そして、質問文中に複数の質問項目が含まれる場合にはそれぞれの質問項目に対して個別に談話ブロックを作成し、質問文と事例との照合においてはこの談話ブロックごとに照合するよう動作する。
【００７３】
次に、本発明の第３の実施形態に係る質問回答検索システムについて図面を参照してより詳細に説明する。図５を参照すると、本発明の第３の実施形態に係る質問回答検索システムは、入力装置１００と、プログラム制御によって動作して質問回答検索処理を機能させるデータ処理装置２００ｃと、記憶装置３００ｃと、出力装置４００とから構成されている。
【００７４】
データ処理装置２００ｃは、談話単位候補生成部２０１と、特定談話単位抽出部２０２と、事例データ登録部２０３ａと、事例質問回答文データ検索部２０４と、質問文間照合部２０５ａと、談話ブロック生成部２０７とを含む。記憶装置３００ｃは、特定談話単位抽出ルール記憶部３０１と、事例質問回答文データ記憶部３０２ａと、談話ブロック生成スキーマ記憶部３０４とを含む。図５において、談話単位候補生成部２０１、特定談話単位抽出部２０２、事例質問回答文データ検索部２０４、特定談話単位抽出ルール記憶部３０１は、図１の同一の符号と同じものであり、その説明を省略する。
【００７５】
特定談話単位抽出部２０２は、談話単位候補生成部２０１で生成された談話単位候補に対して、特定談話単位抽出ルール記憶部３０１に記憶されている特定談話単位抽出ルールを適用し、質問文から各談話タイプごとの特定談話単位を抽出し、談話ブロック生成部２０７に出力する。
【００７６】
談話ブロック生成部２０７は、特定談話単位抽出部２０２において質問文から抽出された各談話タイプごとの複数の特定談話単位に対し、談話ブロック生成スキーマ記憶部３０４に記憶されている談話ブロック生成スキーマを適用する。一つ以上の特定談話単位が一つの質問事項のまとまりに対応する談話ブロックに纏められ、生成された談話ブロックと談話ブロックに属する特定談話単位の情報とが談話ブロック情報として事例データ登録部２０３ａに出力される。
【００７７】
談話ブロック生成スキーマ記憶部３０４は、質問文から抽出された各談話タイプごとの複数の特定談話単位を一つの質問事項のまとまりに対応する談話ブロックに纏めるためのスキーマを談話ブロック生成スキーマとして記憶する。ここで談話ブロック生成スキーマとは、特定談話単位間に想定される談話構造における関係を意味する。質問文から「状況」、「問題」、「質問」、「要求」などの談話タイプに属する各特定談話単位を抽出するだけでは、それぞれの談話単位がどのような談話を構成するかという談話構造が分からない。質問文の中に、別々の質問事項が含まれる場合は、それぞれの質問に関する談話のまとまりがあり、それぞれについて質問回答事例を検索したい。このために、抽出された特定談話単位がどのような談話のまとまり、すなわち談話ブロックを構成しているかを判断する必要がある。このため、特定談話単位間に想定される談話構造における関係、すなわち談話ブロック生成スキーマを定義し、これによって生成される談話ブロック（例えば後述の図３０）から、質問文が大きくどのような談話ブロックから構成され、それぞれの特定談話単位はどの談話ブロックにまとまっているかを判別する。
【００７８】
次に、図５及び図６のフローチャートを参照してシステムの動作について詳細に説明する。なお、図６において、ステップＡ１〜Ａ３、Ａ５〜Ａ７は、図２の同一の符号と同一の処理を行うので、その説明を省略する。
【００７９】
談話ブロック生成部２０７では、特定談話単位抽出部２０２において抽出された各談話タイプごとの複数の特定談話単位に対し、談話ブロック生成スキーマ記憶部３０４に記憶されている談話ブロック生成スキーマを適用し、一つ以上の特定談話単位を一つの質問事項のまとまりに対応する談話ブロックに纏め、このように生成された談話ブロックとこれに属する特定談話単位の情報を談話ブロック情報として出力する（図６のステップＣ１）。
【００８０】
事例データ登録部２０３ａでは、特定談話単位抽出部２０２で抽出された特定談話単位を、談話ブロック生成部２０７で生成された談話ブロック情報、入力された事例質問回答文データの質問文およびその回答文と共に、事例質問回答文データ記憶部３０２ａに登録する（図６のステップＣ２）。
【００８１】
談話ブロック生成部２０７では、特定談話単位抽出部２０２において新規質問文抽出された各談話タイプごとの複数の特定談話単位に対し、ステップＣ１と同様の処理により談話ブロックを生成し、談話ブロックとこれに属する特定談話単位の情報を談話ブロック情報として出力する（図６のステップＣ３）。
【００８２】
事例質問回答文データ検索部２０４では、特定談話単位抽出部２０２において新規質問文から抽出された各特定談話単位と同一の談話タイプの特定談話単位を含む事例質問回答文を、事例質問回答文データ記憶部３０２ａに記憶された事例質問回答文データから検索する（図６のステップＡ８）。
【００８３】
質問文間照合部２０５ａでは、事例質問回答文データ検索部２０４において検索された各事例質問回答文について、その質問文における各談話ブロックと新規質問文における各談話ブロックとの特定談話単位における、同一談話タイプの特定談話単位の割合や、同一談話タイプの特定談話単位間での類似度に基づいて、それぞれの質問文の各談話ブロック同士が類似の内容に関する談話ブロックであるかどうかを判定する（図６のステップＣ４）。
【００８４】
質問文間照合部２０５ａにおいて、類似事例質問回答文と判定された事例質問回答文を、判断の基準となった談話ブロック情報と共に出力装置４００に出力する（図６のステップＣ５）。
【００８５】
以上のような質問回答検索システムによれば、質問文中に複数の質問項目が含まれる場合に、抽出した特定談話単位を各質問事項に対応する談話ブロックに纏め上げ、談話ブロックに関して関連する事例質問回答文を検索する。すなわち、質問文中に複数の質問項目が含まれる場合に、抽出される同一の談話タイプを持つ特定談話単位を混同して照合する従来法の問題を解消する。したがって、一つの質問中に複数の質問事項が含まれている場合にも、各質問事項ごとに関連する事例を正しく検索することができる。
【００８６】
［第４の実施形態］
本発明の第４の実施形態に係る質問回答検索システムは、質問文と質問事例の特定談話単位の照合を行う際に、同一の談話タイプの談話単位間で照合を行うのではなく、各談話タイプごとの特定談話単位変形ルールを介して対応付けられる談話タイプの対応も考慮して照合を行う特定談話単位照合部と、特定談話単位変形ルールを蓄積する特定談話単位変形ルール格納部とを備える。そして、対応する特定談話単位が照合する質問文と質問事例は関連すると判断するよう動作する。
【００８７】
次に、本発明の第４の実施形態に係る質問回答検索システムについて図面を参照して詳細に説明する。図７を参照すると、本発明の第４の実施形態に係る質問回答検索システムは、入力装置１００と、プログラム制御によって動作して質問回答検索処理を機能させるデータ処理装置２００ｄと、記憶装置３００ｄと、出力装置４００とから構成されている。
【００８８】
データ処理装置２００ｄは、談話単位候補生成部２０１と、特定談話単位抽出部２０２と、事例データ登録部２０３と、事例質問回答文データ検索部２０４ａと、質問文間照合部２０５ｂとを含み、記憶装置３００は、特定談話単位抽出ルール記憶部３０１と、事例質問回答文データ記憶部３０２と、談話タイプ変換ルール記憶部３０５とを含む。なお、図７において、談話単位候補生成部２０１、特定談話単位抽出部２０２、事例データ登録部２０３、特定談話単位抽出ルール記憶部３０１、事例質問回答文データ記憶部３０２は、図１で説明した同一の符号のものと同じであるので、その説明を省略する。
【００８９】
事例質問回答文データ検索部２０４ａは、入力装置１００より入力される新規質問文に対して特定談話単位抽出部２０２において抽出された各特定談話単位ごとに、特定談話単位の談話タイプもしくは談話タイプ変換ルールによる変換後の談話タイプと同一の談話タイプの特定談話単位を持つ事例質問回答文を、事例質問回答文データ記憶部３０２に記憶された事例質問回答文データの中から検索する。
【００９０】
談話タイプ変換ルール記憶部３０５は、異なる談話タイプの特定談話単位が文脈によって同じ質問文の意図や内容を表す場合にこれを同一タイプと判別することを目的として記述された、談話タイプ変換ルールを記憶する。
【００９１】
次に、図７及び図８のフローチャートを参照してシステムの動作について詳細に説明する。なお、図８において、ステップＡ１〜Ａ７は、図２の同一の符号と同一の処理を行うので、その説明を省略する。
【００９２】
事例質問回答文データ検索部２０４ａでは、特定談話単位抽出部２０２において新規質問文から抽出された各特定談話単位ごとに、その談話タイプもしくは談話タイプ変換ルール記憶部３０５に記憶された談話タイプ変換ルールによる変換後の談話タイプと同一の談話タイプの特定談話単位を持つ事例質問回答文を、事例質問回答文データ記憶部３０２に記憶された事例質問回答文データの中から検索する（図８のステップＤ１）。
【００９３】
質問文間照合部２０５ｂでは、事例質問回答文データ検索部２０４ａにおいて検索された各事例質問回答文について、その質問文と新規質問文との類似度を、双方の特定談話単位における談話タイプの談話タイプ変換ルールによる変換後の一致を含めた一致の割合や、談話タイプ変換ルールによる変換後も含めて談話タイプが一致する特定談話単位同士の類似度に基づいて計算し、一定値以上の事例質問回答文を類似事例質問回答文と判定する（図８のステップＤ２）。
【００９４】
質問文間照合部２０５ｂにおいて、類似事例質問回答文と判定された事例質問回答文を出力装置４００に出力する（図８のステップＡ１０）。
【００９５】
以上のような質問回答検索システムによれば、質問文と質問事例の間で特定談話単位の組は異なるが質問文による要求や意図といった内容が同じものを適切に照合し一致すると判断可能にする。したがって、質問文と事例質問文の間で表現上のスタイルが異なっている場合にも質問文による要求内容や意図が類似する事例を適切に検索し、質問文から各談話タイプごとの特定談話単位を高い精度で抽出することができる。
【００９６】
［第５の実施形態］
本発明の第５の実施形態に係る質問回答検索システムは、質問文から質問内容や要求内容に関するタイプを判断し、さらに期待している回答タイプを推定する質問・回答タイプ推定部と、質問文および質問事例の質問タイプ、回答タイプの照合を行う質問・回答タイプ照合部とを備える。そして、質問文と質問事例の質問タイプおよび回答タイプの照合結果により両者の一致を判断するよう動作する。
【００９７】
次に、本発明の第５の実施形態に係る質問回答検索システムについて図面を参照して詳細に説明する。図９を参照すると、本発明の第５の実施形態に係る質問回答検索システムは、入力装置１００と、プログラム制御によって動作して質問回答検索処理を機能させるデータ処理装置２００ｅと、記憶装置３００ｅと、出力装置４００とから構成されている。
【００９８】
データ処理装置２００ｅは、談話単位候補生成部２０１と、特定談話単位抽出部２０２と、事例データ登録部２０３ｂと、事例質問回答文データ検索部２０４と、質問文間照合部２０５ｃと、要求回答タイプ抽出部２０８とを含み、記憶装置３００ｅは、特定談話単位抽出ルール記憶部３０１と、事例質問回答文データ記憶部３０２ｂと、意味分類辞書記憶部３０６、要求回答タイプ抽出パタン記憶部３０７とを含む。図９において、談話単位候補生成部２０１、特定談話単位抽出部２０２、事例質問回答文データ検索部２０４、特定談話単位抽出ルール記憶部３０１は、図１で説明した同一の符号のものと同じであるので、その説明を省略する。
【００９９】
要求回答タイプ抽出部２０８は、特定談話単位抽出部２０２において抽出された特定談話単位中に含まれる、質問文が回答として期待している回答内容に関する表現部分に、要求タイプ抽出パタンと意味分類辞書とを組み合わせて適用し、質問文の要求回答タイプを得る。
【０１００】
意味分類辞書記憶部３０６は、各単語の表記に意味分類を付与した意味分類辞書を記憶する。ここで意味分類辞書とは、語彙集合を、それぞれの持つ意味の同一性、類似性に基づいて分類し、意味の近い語彙集合を纏め上げ、それらが属する意味分類（クラス）を定義し、この意味分類の集合によって意味の体系を構成した語彙辞書のことをいう。またシソーラスとも言う。
【０１０１】
要求回答タイプ抽出パタン記憶部３０７は、特定談話単位からの要求回答内容に関する記述部分に照合する、特定談話単位の特徴量と意味分類によって記述された要求回答タイプごとのパタンを要求回答タイプ抽出パタンとして記憶する。
【０１０２】
次に、図９及び図１０のフローチャートを参照してシステムの動作について詳細に説明する。なお、図１０において、ステップＡ１〜Ａ３、Ａ５〜Ａ７、Ａ８、Ａ１０は、図２の同一の符号と同一の処理を行うので、その説明を省略する。
【０１０３】
要求回答タイプ抽出部２０８では、特定談話単位抽出部２０２で抽出された特定談話単位中に含まれる質問文が回答として期待している回答内容に関する表現部分に、要求回答タイプ抽出パタン記憶部３０７に記憶された要求タイプ別に記述された要求タイプ抽出パタンと、意味分類辞書記憶部３０６に記憶された意味分類辞書を組み合わせて適用し、質問文の要求回答タイプを抽出する（図１０のステップＥ１）。
【０１０４】
事例データ登録部２０３ｂでは、特定談話単位抽出部２０２で抽出された特定談話単位を、要求回答タイプ抽出部２０８において抽出された要求回答タイプおよびその質問文および質問文に対する回答文と共に、事例質問回答文データ記憶部３０２ｂに登録する（図１０のステップＥ２）。
【０１０５】
要求回答タイプ抽出部２０８では、特定談話単位抽出部２０２において新規質問文から抽出された各特定談話単位に対し、ステップＥ１と同様の処理により要求回答タイプ抽出パタンと意味分類辞書を組み合わせて適用し、質問文の要求回答タイプを抽出する（図１０のステップＥ３）。
【０１０６】
質問文間照合部２０５ｃでは、事例質問回答文データ検索部２０４において検索された各事例質問回答文について、その質問文と新規質問文との類似度を、双方の特定談話単位における談話タイプの一致の割合や、談話タイプが同一の特定談話単位同士の類似度や、要求回答タイプの一致に基づいて計算し、一定値以上の事例質問回答文を類似事例質問回答文と判定する（図１０のステップＥ４）。
【０１０７】
以上のような質問回答検索システムは、質問内容や要求内容の観点で質問文と質問事例の一致を判断する。すなわち、新規の質問文と事例質問回答文の質問文の照合において要求質問の内容が一致することを考慮する。したがって、質問文における要求回答の内容が、事例質問回答文の回答内容と整合した質問事例を検索することができる。
【０１０８】
［第６の実施形態］
本発明の第６の実施形態に係る質問回答検索システムは、質問文から質問内容や要求内容に関するタイプを判断し、さらに期待している回答タイプを推定する質問・回答タイプ推定部と、質問文から推定された回答タイプに該当する箇所がその質問に対する回答文中に存在するかどうかを判別する質問回答間対応付け部と、質問事例とその質問に対する回答事例を対で蓄積する質問回答事例記憶部とを備える。そして、質問文に対し、質問・回答タイプの推定を行い、質問・回答タイプが一致する質問事例を検索し、さらに質問文から推定された回答タイプに該当する箇所が、質問・回答タイプが一致する質問事例に対する回答事例中に存在するかどうかを判別し、存在する場合に質問に対する回答が含まれる回答事例として判断するよう動作する。
【０１０９】
次に、本発明の第６の実施形態に係る質問回答検索システムについて図面を参照して詳細に説明する。図１１を参照すると、本発明の第６の実施形態に係る質問回答検索システムは、入力装置１００と、プログラム制御によって動作して質問回答検索処理を機能させるデータ処理装置２００ｆと、記憶装置３００ｆと、出力装置４００とから構成されている。
【０１１０】
データ処理装置２００ｆは、談話単位候補生成部２０１と、特定談話単位抽出部２０２と、事例データ登録部２０３ｂと、事例質問回答文データ検索部２０４と、質問文間照合部２０５ｄと、要求回答タイプ抽出部２０８とを含む。記憶装置３００ｆは、特定談話単位抽出ルール記憶部３０１と、事例質問回答文データ記憶部３０２ｂと、意味分類辞書記憶部３０６、要求回答タイプ抽出パタン記憶部３０７と、回答タイプ照合パタン記憶部３０８とを含む。図１１において、談話単位候補生成部２０１、特定談話単位抽出部２０２、事例データ登録部２０３ｂ、事例質問回答文データ検索部２０４、特定談話単位抽出ルール記憶部３０１、事例質問回答文データ記憶部３０２ｂ、意味分類辞書記憶部３０６、要求回答タイプ抽出パタン記憶部３０７は、図９で説明した同一の符号のものと同じであるので、その説明を省略する。
【０１１１】
質問文間照合部２０５ｄは、意味分類辞書記憶部３０６に記憶されている意味文類辞書と回答タイプ照合パタン記憶部３０８に記憶されている回答タイプ照合パタンとに基づき、質問文同士が類似の内容に関する質問文であり、かつ、新規質問文の要求回答と事例回答文の回答内容が整合しているかどうかを判定する。この判定は、検索された事例質問回答文の質問文と新規質問文との特定談話単位における、同一談話タイプの特定談話単位の割合や、同一談話タイプの特定談話単位間での類似度や、新規質問文の要求回答タイプと事例質問回答文の回答文との回答タイプ照合パタンおよび意味文類辞書による照合結果に基づいて行われる。質問文同士が類似し、質問文と回答文が整合すると判断された事例質問回答文を出力装置４００に出力する。
【０１１２】
回答タイプ照合パタン記憶部３０８は、回答文の回答タイプを判別し得る記述部分に照合する、回答タイプごとのパタンを回答タイプ照合パタンとして記憶する。
【０１１３】
次に、図１１及び図１２のフローチャートを参照してシステムの動作について詳細に説明する。なお、図１２において、ステップＡ１〜Ａ３、Ｅ１、Ｅ２、Ａ５〜Ａ７、Ｅ３、Ａ８は、図１０の同一の符号と同一の処理を行うので、その説明を省略する。
【０１１４】
質問文間照合部２０５ｄでは、事例質問回答文データ検索部２０４において検索された各事例質問回答文について、その質問文と新規質問文との類似度を、双方の特定談話単位における談話タイプの一致の割合や、談話タイプが同一の特定談話単位同士の類似度に基づいて計算し、一定値以上の事例質問回答文を類似事例質問回答文と判定する（図１２のステップＡ９）。
【０１１５】
さらに質問文間照合部２０５ｄでは、要求回答タイプ抽出部２０８において抽出された新規質問文の要求回答タイプと事例質問回答文の回答文との整合性を、回答タイプ照合パタン記憶部３０８に記憶されたうちの新規質問文の要求回答タイプに該当するパタンが、意味分類辞書記憶部３０６に記憶された意味分類辞書を併用して事例質問回答文の回答文に照合するかどうかによって判定する（図１２のステップＦ１）。質問文間照合部２０５ｄにおいて、類似事例質問回答文と判定された事例質問回答文を出力装置４００に出力する（図２のステップＡ１０）。
【０１１６】
以上のような質問回答検索システムによれば、事例回答文の一致の判断において、質問文と回答文との対応関係が意味的に取れるかどうかを考慮する。すなわち、新規の質問文と事例質問回答文の質問文の照合において、新規の質問文の要求質問の内容と、事例質問回答文の回答文の内容が一致することを考慮する。したがって、質問文における要求回答の内容が、事例質問回答文の回答内容と整合した質問事例を検索することができる。
【０１１７】
［第７の実施形態］
本発明の第７の実施形態に係る質問回答検索システムは、質問文に対して形態素解析および構文解析を行った後、構文構造のうち文または節の構造に基づいて談話単位の候補を生成する談話単位候補生成部と、特定談話単位に含まれる照応関係を認定する照応関係解析部と、特定談話単位中に指示代名詞もしくは省略が含まれておりかつその先行詞が特定談話単位外に存在する場合に照応詞を先行詞に置き換え、省略を先行詞によって補う照応省略要素補完部と、を備える。そして、質問文から抽出された特定談話単位が照応省略要素補完部によって指示代名詞および省略要素が補完された場合はその補完結果に基づいて特定談話単位の事例との照合を行い、指示代名詞もしくは省略要素が補完されずに残った場合は、その特定談話単位を内包する談話単位を代替の特定談話単位として事例との照合を行うよう動作する。
【０１１８】
次に、本発明の第７の実施形態に係る質問回答検索システムについて図面を参照してより詳細に説明する。図１３を参照すると、本発明の第７の実施形態に係る質問回答検索システムは、入力装置１００と、プログラム制御によって動作して質問回答検索処理を機能させるデータ処理装置２００ｇと、記憶装置３００ｇと、出力装置４００とから構成されている。
【０１１９】
データ処理装置２００ｇは、談話単位候補生成部２０１と、特定談話単位抽出部２０２と、事例データ登録部２０３と、事例質問回答文データ検索部２０４と、質問文間照合部２０５と、照応解析処理部２０９とを含み、記憶装置３００ｇは、特定談話単位抽出ルール記憶部３０１と、事例質問回答文データ記憶部３０２とを含む。図１３において、談話単位候補生成部２０１、特定談話単位抽出部２０２、事例データ登録部２０３、事例質問回答文データ検索部２０４、質問文間照合部２０５、特定談話単位抽出ルール記憶部３０１、事例質問回答文データ記憶部３０２は、図１で説明した同一の符号のものと同じであるので、その説明を省略する。
【０１２０】
照応解析処理部２０９は、談話単位候補生成部２０１で生成された各談話単位候補が、指示代名詞や省略を含んでいる場合、指示代名詞や省略の先行詞の認定を質問文中において行う。先行詞の認定に成功した場合は、各談話単位候補に対し、指示代名詞の先行詞による置換や省略要素の先行詞による補完を行う。さらに、他の節との間で共有する格要素があり、談話単位候補に含まれない場合はこの補完も行う。先行詞の特定に失敗した場合は、先行詞の代わりに、指示代名詞や省略要素が満たすべき意味分類を、指示代名詞の種別や省略要素の格要素に対する意味的制約から推定し、この意味分類情報付きのダミー先行詞によって指示代名詞の置換や省略の補完を行う。さらにこれらの各談話単位候補における置換や補完の結果を各談話単位候補の特徴量にも反映する。
【０１２１】
次に、図１３及び図１４のフローチャートを参照してシステムの動作について詳細に説明する。なお、図１４において、ステップＡ１〜１０は、図２の同一の符号と同一の処理を行うので、その説明を省略する。
【０１２２】
照応解析処理部２０９では、談話単位候補生成部２０１で生成された各談話単位候補が、指示代名詞や省略を含んでいる場合、指示代名詞や省略の先行詞の認定を質問文中において行う。先行詞の認定に成功した場合は、各談話単位候補に対し、指示代名詞の先行詞による置換や省略要素の先行詞による補完を行う。さらに、他の節との間で共有する格要素があり、談話単位候補に含まれない場合はこの補完も行う。先行詞の特定に失敗した場合は、先行詞の代わりに、指示代名詞や省略要素が満たすべき意味分類を、指示代名詞の種別や省略要素の格要素に対する意味的制約から推定し、この意味分類情報付きのダミー先行詞によって指示代名詞の置換や省略の補完を行う。さらにこれらの各談話単位候補における置換や補完の結果を各談話単位候補の特徴量に反映する（図１４のステップＧ１）。
【０１２３】
また、照応解析処理部２０９では、新規質問文から生成された各談話単位候補が、指示代名詞や省略、他の節との共有格要素を持っている場合、ステップＧ１と同様の処理により、指示代名詞や省略の先行詞や共有各要素の認定を行う。また、各談話単位候補に対し、指示代名詞の先行詞による置換や省略要素、共有各要素の補完を行う。さらにこれらの置換や補完の結果をその各談話単位候補の特徴量に反映する（図１４のステップＧ２）。
【０１２４】
以上のような質問回答検索システムによれば、省略要素や照応関係を適切に補完した特定談話単位に基づいて質問文と質問事例との照合を行う。したがって、質問文が省略や照応関係を含んでいる場合でも、元の意味内容を損なわずに特定談話単位を抽出することができる。
【実施例１】
【０１２５】
次に、第１の実施例について、図１、図２、図１５〜図２３を用いて説明する。まず、質問文とそれに対する回答文とが対となった事例質問回答文データに対する前処理について説明する。事例質問回答文データの例を図１５に示す。このような事例質問回答文データを入力装置１００より入力する（図２のステップＡ１）。事例質問回答文データとしては、例えば電子メールをファイルとして保存したものが使われる。
【０１２６】
入力された事例質問回答文データの質問文に対し、談話単位候補生成部２０１において形態素解析および構文解析が行われた後、構文構造のうち文または節の構造に基づいて、図１６に示すような談話単位の候補が生成される。談話単位の候補は、候補７をルートとする木構造をなし、候補７には、候補５、候補６が接続され、候補５には、候補１、候補２が接続され、候補６には、候補３、候補４が接続される。また、各候補においては、構文解析の意味的処理によるヘッドが抽出され付加される。
【０１２７】
さらに、各談話単位の候補に対して、形態素解析および構文解析により、述部の文スタイル、ヘッド用言の意味分類、さらにヘッド用言の格要素に属する全ての形態素の表層、代表表記、品詞、意味分類、および格要素のヘッドである形態素へのフラグ、を各談話単位候補の属性（特徴量）として出力する。例えば、第１文の談話単位の候補４（図１６）に対しては、図１７に示すような属性が抽出される。
【０１２８】
すなわち、「ページに必ずカウンタをつけなくてはいけないのでしょうか」との談話単位候補４は、「文スタイル＝疑問」、「意味分類＝状態性」、「代表表記＝”なければならない”」、「品詞＝助動詞」のような属性をもつ。さらに、談話単位候補４は、形態素毎に「ページ」「に」「カウンター」「を」「つけ」「なくてはいけない」「のでしょうか」のような表層に分類され、各形態素毎に、「代表表記」、「品詞」、「意味」、「格要素」、「ヘッドの有無を示すフラグ」が付けられる。例えば、表層「ページ」は、代表表記「ページ」、品詞「名詞」、意味「具体物、抽象物」、格要素「名詞句」、であって、フラグは、その形態素が格要素におけるヘッドであることを示す「○」が付けられる。
【０１２９】
このような属性の抽出を、質問文の各文の各談話単位候補に対して同様に行う（図２のステップＡ２）。
【０１３０】
このようにして生成された各談話単位候補に対し、特定談話単位抽出部２０２では、特定談話単位抽出ルール記憶部３０１に記憶されている特定談話単位抽出ルールが適用され、特定談話単位が種別ごとに抽出される。特定談話単位抽出ルールは、談話単位候補の属性に関する条件式として、抽出を行う特定談話単位の種別ごとに予め記述したものである。特定談話単位抽出ルールの例を、図１８に示す。図１８において、抽出ルールと抑制ルールという二つの異なる働きをするルールが示されている。抽出ルールは、図中では、「抽出１」〜「抽出４」という名前で示されており、談話タイプと条件とから構成されている。このうち条件は、ある談話単位候補に対してこの抽出ルールが適合するかどうかの判断条件を意味し、談話タイプは、条件が適合した談話単位候補を、この談話タイプの特定談話単位として抽出することを意味する。これらの抽出ルールの適用については、後に具体例を用いて説明する。
【０１３１】
一方、抑制ルールは、図１８において、「抑制１」、「抑制２」という名前で示されており、条件のみから構成されている。この条件は、ある談話単位候補に対してこの抑制ルールが適合するかどうかの判断条件を意味する。ある談話単位候補が、この抑制ルールのいずれかに適合する場合、抽出ルールの条件に適合しても特定談話単位として抽出しないようにする（抽出を抑制する）。抑制ルールは、抽出ルールによって不適切な特定談話単位も含めて過剰に抽出が行われるのを抑制し、適切な談話単位候補のみを特定談話単位として抽出するよう制御する働きをする。
【０１３２】
例えば、図１９に示すように、質問文が「分析パックを申し込みましたが分析タグ表示をどこに入れるのかわかりません。」の場合に、談話単位候補として候補１〜候補４を得たとする。ここで、談話単位候補３に対して、図２０に示すような属性が求められる。図２０に示す属性の「代表表記＝”分かる”」から、図１８の抽出１の条件に適合することが分かる。しかし、談話単位候補３において、動詞「分かる」が格要素を一つも持たない（先の「ヘッド用言の格要素ごとの形態素」の説明にある通り、述語自体は格要素ではなく、格要素を取り込む側である）。したがって、取り込み格要素が０であることから、同時に抑制１の条件にも適合する。この場合、談話単位候補３は、抽出ルール「抽出１」に適合し、同時に抑制ルール「抑制１」にも適合することから特定談話単位として抽出されないように抑制されることとなる。
【０１３３】
このような抑制ルールがないと、この例で示した「わかりません」のような特定談話単位が、多数の質問文から抽出されることが予想されるが、「わかりません」自体には、分からない事の内容に関する情報が含まれていないため、このような談話単位に基づいて類似質問事例の検索を行うと、全く質問の内容が異なる質問文が大量に類似事例として検索されるという問題が生じることになる。したがって、本実施例のように抑制ルールを適切に設定することにより、抽出される特定談話単位が談話の内容を特定できる情報を持つ適切な単位となるよう制御することが可能となる。
【０１３４】
図１７に示した談話単位候補４の属性は、「文スタイル＝疑問」であり、「代表表記＝”なければならない”」を示しているので、図１８の「抽出３」に記述された条件を満たす。特定談話単位に関する特徴量の条件を満たす。したがって、談話単位候補４は、談話タイプ「質問」の特定談話単位として認定され、抽出される。他の各文の各談話単位候補に対しても同様にルールを適用し、特定談話単位の抽出を行う（図２のステップＡ３）。
【０１３５】
このようにして抽出された各特定談話単位は、その談話タイプ、入力された事例質問回答文データの質問文とそれに対する回答文（図１５のテキスト情報）、および談話単位の特徴量と共に、事例データ登録部２０３によって事例質問回答文データ記憶部３０２に登録される（図２のステップＡ４）。
【０１３６】
次に、新規の質問文に対して類似事例が提示されるまでの処理について説明する。新規質問文が入力装置１００より入力される。ここで、新規質問文は、例えば図２１に示すようなものであったとする（図２のステップＡ５）。
【０１３７】
この質問文に対し、談話単位候補生成部２０１において、事例質問回答文に対する処理（ステップＡ２）と同様に談話単位の候補を生成し、各談話単位の候補に対する特徴量を出力する。すると、図２２に示すような２つの談話単位候補１および２とそれぞれに対する属性を得る（図２のステップＡ６）。
【０１３８】
すなわち、談話単位候補１「ユーザーにより異なる緑色の数字は何を意味していますか？」は、例えば「文スタイル＝疑問」、品詞「サ変」の特徴を有する。また、談話単位候補２「カウンターは設けなければいけませんか？」は、例えば「文スタイル＝疑問」、代表表記「なければならない」を含む属性を有する。
【０１３９】
さらに、これらの談話単位候補に対し、特定談話単位抽出部２０２において、ステップＡ３と同様に特定談話単位が種別ごとに抽出される。談話単位候補１は、「文スタイル＝疑問」、品詞「指示代名詞」の属性を有するので、図１８のルール「抽出２」と照合される。また、談話単位候補２は、「文スタイル＝疑問」、代表表記「なければならない」を含むので、図１８のルール「抽出３」と照合される。このようにして照合されたそれぞれの談話タイプ「質問」に関する特定談話単位として抽出される（図２のステップＡ７）。
【０１４０】
事例質問回答文データ検索部２０４において、新規質問文に対して抽出された各特定談話単位の種別と同一の種別の特定談話単位を持つ事例質問回答文を、事例質問回答文データ記憶部３０２に記憶された事例質問回答文データの中から検索する。ここでは、新規質問文から抽出された２つの特定談話単位「ユーザーにより異なる緑色の数字は何を意味していますか？」、「カウンターは設けなければいけませんか？」は、いずれも談話タイプ「質問」であることから、事例質問回答文データから同じ談話タイプである特定談話単位が検索される。例えば、図１５の事例質問回答文の第１文中から抽出された特定談話単位「分析するためにはページに必ずカウンタをつけなくてはいけないのでしょうか。」は、談話タイプが「質問」であるため、この検索結果に含まれる。（図２のステップＡ８）。
【０１４１】
質問文間照合部２０５において、検索された事例質問文と新規質問文の類似度を各特定談話単位同士の類似度に基づいて計算する。例えば、新規質問文「カウンターは設けなければいけませんか？」と、検索された事例質問文「ページに必ずカウンタをつけなくてはいけないのでしょうか。」との類似度は、図２３に示すような類似度によって計算される。すなわち、新規質問文と事例質問文とでは、新規質問文中の「カウンター（名詞）」と「なければならない（助動詞）」との２つの形態素が一致するので、一致数／新規質問文中の形態素数は、２／５であり、類似度が０．４であるとして求められる。ここで、類似事例質問文として出力するための条件として例えば、閾値を０．３に設定する。そして、閾値を超える類似度を示す事例質問文が類似事例質問文であるとした場合、図１５の事例質問回答文は、新規質問文に対する関連質問回答事例であると判断され、出力装置４００より事例質問回答文が出力される（図２のステップＡ９）。
【０１４２】
なお、類似度の計算は、上記に限らず種々の類似度を用いて実現することも可能である。例えば、形態素（単語）の数だけではなく、その形態素が談話の内容を特定する働きの大きさに応じた重みを与え、この重みを考慮した類似度を計算することもできる。例えば、統計的な方法で重みを評価して類似度を求める方法として、図２４に示すような方法がある。
【０１４３】
ここで、重みの計算においては、形態素が談話の内容を特定する働きの大きさを測るために、予め重みを求めるために特定談話単位の集合を作成し、全ての談話単位の組の内容が類似しているかどうかを判定しておき、これを重みの計算に用いる。重みの計算方法自身も、ここで示した以外にも色々な方法が可能である。
【０１４４】
また、機械学習的方法によって、類似度を求める方法もある。例えば、サポートベクトルマシンを使うことで、類似度を求めようとする二つの談話単位に共通な形態素集合を入力して、その談話単位間の類似度を出力するような分類器を得ることができる。
【０１４５】
さらに、二つの談話単位間の共通形態素だけでなく、同義語・類義語も類似度の計算において考慮する方法を組み合わせることもできる。
【０１４６】
「アクセスメータは設けなければいけませんか？」と、「ページに必ずカウンターをつけなくてはいけないのでしょうか。」は、既に述べた類似度の計算によれば、図２５に示すようになる。「アクセスメータ」と「カウンタ」は同義語であるが、これらは同義語を考慮しない類似度Ａでは、前述の例の０．４から０．２に類似度の値が下がってしまう。ここで、同義語も同様にカウントする類似度Ｂを用いると、「アクセスメータ」と「カウンタ」の対応が考慮され、類似度の値は０．４となる。類義語についても、同様の方法によって、類似度の値に考慮することができる。例えば、類似度Ｃでは、類義語関係にある形態素について、その形態素間の類似度を０以上１未満の値で評価し、類似度Ｂの値に加算する。この結果、動詞「設ける」と「付ける」が例えば類似度０．５であるとすると、類似度の値にさらに０．１が加算され、類似度の値は０．５となる。
【実施例２】
【０１４７】
次に、第２の実施例について、図３、図４、図２６および図２７を用いて説明する。特定談話単位の抽出に、機械学習可能な抽出モデルを用いる点を除き、全体の処理の流れは第１の実施例と同じである。したがって、第１の実施例において既に説明済みの共通部分については説明を省略する。
【０１４８】
入力される事例質問回答文データが第１の実施例と同じ、図１５に示すものである場合、図１６に示すような談話単位の候補が生成され、さらにその第１文の談話単位候補４（図１６）に対しては、図１７に示すような特徴量が抽出される。
【０１４９】
ここで、特定談話単位抽出モデルの学習を行う場合は、正解データ入力（図４のステップＢ１）から特定談話単位抽出モデルの記憶（図４のステップＢ４）までの動作に進む。
【０１５０】
図４のステップＢ１において、既に入力した事例質問回答文データ（図４のステップＡ１）の質問文に含まれる各談話タイプごとの特定談話単位として、例えば図２６に示すような特定談話単位の質問文における抽出箇所とその談話タイプを入力装置１００より入力する。
【０１５１】
図４のステップＢ２において、入力された特定談話単位の正解を、談話単位候補生成部２０１によって生成された談話単位候補と照合する。例えば、図２６の第１文に対して入力された談話タイプ「質問」の特定談話単位「カウンタをつけなくてはいけないのでしょうか」を、図１６の談話単位候補と照合し、抽出箇所が最も近い候補４「ページに必ずカウンタをつけなくてはいけないのでしょうか」を改めて、談話タイプ「質問」の特定談話単位の正解とする。
【０１５２】
図４のステップＢ３において、特定談話単位抽出モデル獲得部２０６は、事例質問回答文の質問文と特定談話単位の正解から作成された、各談話単位候補およびその特徴量、そこから各談話タイプごとに抽出すべき特定談話単位を学習データとして特定談話単位抽出モデルの学習を行う。例えば２クラス分類問題に関する機械学習可能な分類器（例えばサポートベクトルマシン）を適用する場合について説明する。
【０１５３】
判定しようとする談話タイプごとに個別の分類器を学習する。例えば、談話単位候補の特徴量を入力して、これが談話タイプ「質問」の特定談話単位に該当するかどうかを判定する分類器を学習する。談話単位候補の特徴量を分類器へ入力するための素性ベクトル表現としては、例えば図１７と同じ属性を現す図２７のような属性表現を用いる。すなわち、要素の値を各要素とするベクトルで表す。図２７において、全ての談話タイプに関して個別に学習を行い、分類器を得る。
【０１５４】
図４のステップＢ５において、特定談話単位抽出部２０２は、談話単位候補生成部２０１で生成された各談話単位候補に対し、特定談話単位抽出モデル記憶部３０１に記憶されている特定談話単位抽出モデルを適用し、談話タイプごとの特定談話単位を抽出する。
【０１５５】
図４のステップＢ６において、新規質問文から生成された各談話単位候補に対しても、同様に素性ベクトルによる属性表現を求め、これを学習済みの全ての談話タイプの分類器に入力する。その結果、いずれかの談話タイプの分類器において、特定談話単位と判定された場合、入力した談話単位候補をその談話タイプの特定談話タイプと判定する。
【実施例３】
【０１５６】
次に、第３の実施例について、図５、図６、図２８から図３０を用いて説明する。特定談話単位を抽出した後、談話ブロック生成スキーマを用いて談話ブロックに組み上げ、このブロックを単位として質問文間の照合を行う点を除き、全体の処理の流れは第１の実施例と同じである。したがって、第１の実施例において既に説明済みの共通部分については説明を省略する。
【０１５７】
図６のステップＣ１において、談話ブロック生成部２０７では、特定談話単位抽出部２０２において抽出された各談話タイプごとの複数の特定談話単位に対し、談話ブロック生成スキーマ記憶部３０４に記憶されている談話ブロック生成スキーマを適用し、一つ以上の特定談話単位を一つの質問事項のまとまりに対応する談話ブロックに纏める。例えば、抽出された特定談話単位が図２８に示すものであり、談話ブロック生成スキーマが例えば図２９に示すものであったとする。図２９の談話ブロック生成スキーマには、７つの２項ルールによって記述されている。例えば、ルール１「状況、状況→状況」は、談話ブロック「状況」と談話ブロック「状況」とが隣接する場合、これらを纏めて談話ブロック「状況」として表すものである。このルールを、ルール１から優先的に特定談話単位に適用し、談話ブロックを生成することにより、談話ブロックを生成するものとする。例えば図２８の５つの特定談話単位の並び「問題」「状況」「質問」「問題」「要求」に対し、ルール３、７、５が適合する。すなわち、「問題、状況→問題」、「問題、質問→質問」、「問題、要求→要求」が該当し、これらを順次適合して図３０に示すような２つの談話ブロックを得る。このように生成された談話ブロックとこれに属する特定談話単位の情報を談話ブロック情報として出力する。
【実施例４】
【０１５８】
次に、第４の実施例について、図７、図８、図３１から図３３を用いて説明する。事例質問回答文を検索する際に、新規質問文から抽出された特定談話単位と談話タイプが一致する特定談話単位を含む質問文だけでなく、談話タイプ変換ルール適用後に談話タイプが一致する質問文を含めて検索し、質問文間の照合を行う点を除き、全体の処理の流れは第１の実施例と同じである。したがって、第１の実施例において既に説明済みの共通部分については説明を省略する。
【０１５９】
図８のステップＤ１において、事例質問回答文データ検索部２０４では、特定談話単位抽出部２０２において新規質問文から抽出された各特定談話単位ごとに、その談話タイプもしくは談話タイプ変換ルール記憶部３０５に記憶された談話タイプ変換ルールによる変換後の談話タイプと同一の談話タイプの特定談話単位を持つ事例質問回答文を、事例質問回答文データ記憶部３０２に記憶された事例質問回答文データの中から検索する。ここで、例えば、談話タイプ変換ルールが図３３に示すようなものであるとする。例えば、ルール１「状況、質問→問題、質問」は、談話タイプ「状況」、談話タイプ「質問」の並びを、談話タイプ「問題」、談話タイプ「質問」の並びに置き換えるルールであることを示す。なお、置き換え前の元の並びもそのまま残すものとする。新規質問文から抽出された特定談話単位が図３１に示すものであり、この質問文と同じ内容の質問回答事例が事例質問回答文データ中に存在しており、その質問文から抽出された特定談話単位が図３２に示すものであったとする。この場合、質問文間に談話タイプが一致する特定談話単位は存在しないが、図３１の新規質問文から抽出された特定談話単位の並びが、「状況、質問」であることから、図３３の談話タイプ変換ルールの１番目と２番目のルールが適用でき、変換後の特定談話単位の並びとして、元の「状況、質問」のほかに、「問題、質問」と「問題、要求」が得られる。これらの変換後の談話タイプのうち、「問題、要求」が事例質問回答文中の質問文に対する特定談話単位の並びと一致するため、この事例質問回答文が検索される。
【０１６０】
図８のステップＤ２において、質問文間照合部２０５は、この新規質問文と事例質問回答文の質問文との類似度を、談話タイプ変換ルール適用後の談話タイプ一致を含めた一致の割合や、談話タイプ変換ルールによる変換後も含めて談話タイプが一致する特定談話単位同士の類似度に基づいて計算し、一定値以上の事例質問回答文を類似事例質問回答文と判定する。
【実施例５】
【０１６１】
次に、第５の実施例について、図９、図１０、図３４および図３５を用いて説明する。質問文間の照合の際に、談話タイプの一致する特定談話単位の特徴量に基づく類似度のほかに、それぞれの質問文の要求質問タイプが一致することも考慮して質問文を照合する点を除き、全体の処理の流れは第１の実施例と同じである。したがって、第１の実施例において既に説明済みの共通部分については説明を省略する。
【０１６２】
新規質問文から抽出された特定談話単位が図３４に示すものであり、事例質問回答文の質問文から抽出された特定談話単位が図３５に示すものであった場合、双方の談話タイプが「質問」の特定談話単位に対して、それぞれ要求質問タイプを抽出する。ここでは、例えば代名詞（疑問詞）の意味分類と、その代名詞を格要素に持つ用言の、格要素に対する制約を組み合わせることで、代名詞に対して想定される意味分類を絞り込むことが出来る。ここで、新規質問文に対する要求回答タイプとして「具体物、抽象物」、質問回答事例の質問文に対する要求回答タイプとして「場所」を得た場合、これらは一致しないため、両者の質問文が要求している回答の内容が異なると判断する。
【実施例６】
【０１６３】
第６の実施例について、図１１、図１２、図３４から図３６を用いて説明する。質問文間の照合の際に、談話タイプの一致する特定談話単位の特徴量に基づく類似度のほかに、新規質問文の要求質問タイプと、事例質問回答文の回答文の内容が一致することも考慮して質問文を照合する点を除き、全体の処理の流れは第１の実施例と同じである。したがって、第１の実施例において既に説明済みの共通部分については説明を省略する。
【０１６４】
新規質問文から抽出された特定談話単位が図３４に示すものであり、検索された事例質問回答文の回答文が図３５に示すものであったとする。ここでは、例えば代名詞（疑問詞）の意味分類と、その代名詞を格要素に持つ用言の、格要素に対する制約を組み合わせることで、代名詞に対して想定される意味分類を絞り込むことが出来る。ここで、新規質問文の談話タイプが「質問」の特定談話単位から抽出される要求質問タイプが、動詞「使う」の目的語としての代名詞「何」から「具体物、抽象物」と推定されたとする。
【０１６５】
これは、回答文の第１文中の動詞「使う」の目的語としての名詞「ＦＴＰツール」の意味分類と一致するため、この場合、要求質問に対して回答内容が整合していると判断される。
【実施例７】
【０１６６】
第７の実施例について、図１３、図１４、図３７から図４２を用いて説明する。特定談話単位の抽出に先立ち、談話単位候補が照応関係や省略や、格要素の共有を含んでおり、談話単位候補外にその先行詞もしくは共有する格要素がある場合は、これを補完して談話単位候補を作成すると共に、その特徴量にも補完結果を反映する点を除き、全体の処理の流れは、第１の実施例と同じである。したがって、第１の実施例において既に説明済みの共通部分については説明を省略する。
【０１６７】
照応解析処理部２０９では、談話単位候補生成部２０１で生成された各談話単位候補が、指示代名詞や省略を含んでいる場合、それらの先行詞の認定を質問文中において行う。
【０１６８】
まず、省略補完や照応関係の解決（指示代名詞の指している先行詞を前後の文脈中から認定する）ができる場合について例を用いて説明する。例えば、図１４のステップＡ１において入力された質問文が図３７に示すようなものであったとする。この入力文に対して、ステップＡ２で談話単位候補の生成と特徴量の抽出が行われる。例えば、図３７の入力文に対する談話単位候補が、図３８に示すようなものであったとする。
【０１６９】
ステップＧ１（図１４）では、これらの各談話単位に対する照応解析と省略補完が行われる。ここでは照応解析と省略補完を、各談話単位候補中に含まれる省略、指示代名詞、形式名詞を判別し、それぞれの先行詞を談話単位候補を含む入力文全体の中から特定する処理であるとする。なお、このような照応解析や省略補完の具体的な処理方法については既に多数の方式が開示されている。
【０１７０】
まず、候補３、４、５において、動詞「付ける」に対する目的語が省略されていることが判別される。ここで、この省略された目的語の先行詞として「カウンタ」が特定された場合、それぞれの談話単位候補と特徴量に対して、特定された省略要素の補完を行う。例えば、談話単位候補３に対する属性が図３９に示すものである場合、省略要素の補完後の属性は、図４０に示すものとなる。共有関係（ここでは、複数の用言において、一つの格要素を共有するような関係を指す。例えば、主語の共有の場合、複数の用言が一つの主語を共有する関係にある。このような共有関係を持った文において、それぞれの用言を含む談話単位を抽出すると、見かけ上主語を持たない談話単位を生じる。）について、具体的な説明は省くが、この場合も省略補完と同様に、共有している格要素を認定し、補完することにより解決すればよい。
【０１７１】
次に、省略補完や照応関係の解決ができない場合について例を用いて説明する。また、図１４のステップＡ１において入力された質問文が、例えば図４１に示すようなものであったとする。この入力文に対して、ステップＡ２で談話単位候補の生成と属性の抽出が行われる。例えば、図４１の入力文に対する談話単位候補が、図４２に示すようなものであったとする。ステップＧ１（図１４）では、候補４、候補６、候補７において、動詞「必要」に対する目的語が省略されていることが判別される。ここで、この省略された目的語の先行詞として、「導入手順」、「分析対象ページ」、「カウンタ」、「カウンタの取り付け」が候補に挙がったが、一意に特定できずに省略補完に失敗したとする。この場合、候補４、候補６は省略要素の先行詞を含む可能性がないため、談話単位候補から除く。その結果、候補１、２、５、７を新たに談話単位候補として構成する。
【０１７２】
以上の説明のように、談話単位候補のうち、省略や照応関係、共有関係を元々含まないもの、および、照応解析や省略補完によって省略要素が補完されたものから、新たに談話単位候補を構成し、次のステップＡ３（図１４）において、特定談話単位の抽出を行う。
なお、談話単位候補からの特定談話単位の抽出は、既に実施例１で説明したものと同様のため省略する。このような処理により、省略要素を含む談話単位候補に対して、省略補完が可能な場合は補完した結果に基づいて特定談話単位を抽出し、補完が出来ない場合は、先行詞を含むより大きな談話単位から特定談話単位を抽出する。これにより、文中に省略や照応関係、共有関係があっても、情報の欠損を生じないような特定談話単位を抽出することができ、より適切な談話単位に基づいて事例質問回答文を検索することが可能となる。
【産業上の利用可能性】
【０１７３】
本発明によれば、コンタクトセンターにおける電子メールに対するオペレータの対応支援装置や、電話音声に対するオペレータの対応支援装置や、質問応答事例データの類似事例検索装置や、質問応答事例データの分析装置といった用途に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０１７４】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る質問回答検索システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る質問回答検索システムの動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施形態に係る質問回答検索システムの構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の第２の実施形態に係る質問回答検索システムの動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第３の実施形態に係る質問回答検索システムの構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の第３の実施形態に係る質問回答検索システムの動作を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第４の実施形態に係る質問回答検索システムの構成を示すブロック図である。
【図８】本発明の第４の実施形態に係る質問回答検索システムの動作を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第５の実施形態に係る質問回答検索システムの構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の第５の実施形態に係る質問回答検索システムの動作を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の第６の実施形態に係る質問回答検索システムの構成を示すブロック図である。
【図１２】本発明の第６の実施形態に係る質問回答検索システムの動作を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の第７の実施形態に係る質問回答検索システムの構成を示すブロック図である。
【図１４】本発明の第７の実施形態に係る質問回答検索システムの動作を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の第１の実施例における事例質問回答文データの例を示す図である。
【図１６】本発明の第１の実施例における事例質問回答文データの質問文中の第１文に対して得られる質問文の談話単位候補を示す図である。
【図１７】本発明の第１の実施例における事例質問回答文データの質問文中の第１文、談話単位候補４に対して抽出される談話単位候補の属性を示す図である。
【図１８】本発明の第１の実施例における特定談話単位抽出ルールの例を示す図である。
【図１９】抑制ルールを説明するための談話単位候補を示す図である。
【図２０】抑制ルールの説明における、談話単位候補３に対して抽出される談話単位候補の属性を示す図である。
【図２１】本発明の第１の実施例における新規質問文の例を示す図である。
【図２２】本発明の第１の実施例における新規質問文に対する談話単位候補とその属性を示す図である。
【図２３】本発明の第１の実施例における事例質問応答文と新規質問文の談話単位間の距離計算方法を示す図である。
【図２４】談話単位間の他の距離計算方法を示す図である。
【図２５】談話単位間の種々の距離計算方法の比較を示す図である。
【図２６】本発明の第２の実施例における事例質問回答文に対する談話タイプごとの特定談話単位の正解データの一例を示す図である。
【図２７】本発明の第２の実施例における特定談話単位の属性を分類器の入力とするための素性ベクトル表現の一例を示す図である。
【図２８】本発明の第３の実施例における複数の質問事項を含む質問文から特定談話単位を抽出した結果の一例を示す図である。
【図２９】本発明の第３の実施例における談話ブロック生成スキーマの一例を示す図である。
【図３０】本発明の第３の実施例における談話ブロック生成スキーマを用いて得られる談話ブロックの一例を示す図である。
【図３１】本発明の第４の実施例における新規質問文から抽出された特定談話単位の一例を示す図である。
【図３２】本発明の第４の実施例における事例質問回答文の質問文から抽出された特定談話単位の一例を示す図である。
【図３３】本発明の第４の実施例における談話タイプ変換ルールの一例を示す図である。
【図３４】本発明の第５の実施例における新規質問文から抽出された特定談話単位の一例を示す図である。
【図３５】本発明の第５の実施例における事例質問回答文の質問文から抽出された特定談話単位の一例を示す図である。
【図３６】本発明の第６の実施例における事例質問回答文の回答文の一例を示す図である。
【図３７】本発明の第７の実施例における新規質問文の例を示す図である。
【図３８】本発明の第７の実施例における質問文に対する談話単位候補を示す図である。
【図３９】本発明の第７の実施例における談話単位候補３に対して抽出される談話単位候補の属性を示す図である。
【図４０】本発明の第７の実施例における談話単位候補３に対して抽出される談話単位候補の補完後の属性を示す図である。
【図４１】本発明の第７の実施例における新規質問文の他の例を示す図である。
【図４２】本発明の第７の実施例における他の質問文に対する談話単位候補を示す図である。
【符号の説明】
【０１７５】
１００  入力装置
２００ａ、２００ｂ、２００ｃ、２００ｄ、２００ｅ、２００ｆ、２００ｇ  データ処理装置
２０１、２０１ａ  談話単位候補生成部
２０２、２０２ａ  特定談話単位抽出部
２０３、２０３ａ、２０３ｂ  事例データ登録部
２０４、２０４ａ  事例質問回答文データ検索部
２０５、２０５ａ、２０５ｂ、２０５ｃ、２０５ｄ  質問文間照合部
２０６  特定談話単位抽出モデル獲得部
２０７  談話ブロック生成部
２０８  要求回答タイプ抽出部
２０９  照応解析処理部
３００ａ、３００ｂ、３００ｃ、３００ｄ、３００ｅ、３００ｆ、３００ｇ  記憶装置
３０１  特定談話単位抽出ルール記憶部
３０２、３０２ａ、３０２ｂ  事例質問回答文データ記憶部
３０３  特定談話単位抽出モデル記憶部
３０４  談話ブロック生成スキーマ記憶部
３０５  談話タイプ変換ルール記憶部
３０６  意味分類辞書記憶部
３０７  要求回答タイプ抽出パタン記憶部
３０８  回答タイプ照合パタン記憶部
４００  出力装置
【図１】
2006244262.tif 000003
【図２】
2006244262.tif 000004
【図３】
2006244262.tif 000005
【図４】
2006244262.tif 000006
【図５】
2006244262.tif 000007
【図６】
2006244262.tif 000008
【図７】
2006244262.tif 000009
【図８】
2006244262.tif 000010
【図９】
2006244262.tif 000011
【図１０】
2006244262.tif 000012
【図１１】
2006244262.tif 000013
【図１２】
2006244262.tif 000014
【図１３】
2006244262.tif 000015
【図１４】
2006244262.tif 000016
【図１５】
2006244262.tif 000017
【図１６】
2006244262.tif 000018
【図１７】
2006244262.tif 000019
【図１８】
2006244262.tif 000020
【図１９】
2006244262.tif 000021
【図２０】
2006244262.tif 000022
【図２１】
2006244262.tif 000023
【図２２】
2006244262.tif 000024
【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
2006244262.tif 000027
【図２６】
2006244262.tif 000028
【図２７】
2006244262.tif 000029
【図２８】
2006244262.tif 000030
【図２９】
2006244262.tif 000031
【図３０】
2006244262.tif 000032
【図３１】
2006244262.tif 000033
【図３２】
2006244262.tif 000034
【図３３】
2006244262.tif 000035
【図３４】
2006244262.tif 000036
【図３５】
2006244262.tif 000037
【図３６】
2006244262.tif 000038
【図３７】
2006244262.tif 000039
【図３８】
2006244262.tif 000040
【図３９】
2006244262.tif 000041
【図４０】
2006244262.tif 000042
【図４１】
2006244262.tif 000043
【図４２】
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